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Documentation
- Class name: LoadImage __Inspire
- Category: InspirePack/image
- Output node: False
LoadImage节点是Inspire包中的一个组件,旨在加载和预处理图像,以便在图像处理工作流程中进一步使用。它负责从指定目录加载图像,应用必要的转换(如解码、方向校正和归一化),并可选择性地为具有透明度的图像生成蒙版。
Input types
Required
- image
- 指定要加载的图像文件。这个输入对于确定哪个图像被处理和加载到工作流程中至关重要。
- Comfy dtype: COMBO[STRING]
- Python dtype: str
- image_data
- 以base64编码的字符串格式提供图像数据。这些数据被解码和处理以生成图像及其蒙版(如果适用)。它作为图像加载的另一种输入方法。
- Comfy dtype: STRING
- Python dtype: str
Output types
- image
- 处理后的图像,可用于后续的图像处理任务。它以归一化张量的形式返回,反映了应用的预处理步骤。
- Comfy dtype: IMAGE
- Python dtype: torch.Tensor
- mask
- 可选输出,为图像提供蒙版,对于具有透明度的图像特别有用。它指示了在进一步处理步骤中感兴趣或需要排除的区域。
- Comfy dtype: MASK
- Python dtype: torch.Tensor
Usage tips
- Infra type:
GPU - Common nodes: unknown
Source code
class LoadImageInspire:
@classmethod
def INPUT_TYPES(s):
input_dir = folder_paths.get_input_directory()
files = [f for f in os.listdir(input_dir) if os.path.isfile(os.path.join(input_dir, f))]
return {"required": {
"image": (sorted(files) + ["#DATA"], {"image_upload": True}),
"image_data": ("STRING", {"multiline": False}),
}
}
CATEGORY = "InspirePack/image"
RETURN_TYPES = ("IMAGE", "MASK")
FUNCTION = "load_image"
def load_image(self, image, image_data):
image_data = base64.b64decode(image_data.split(",")[1])
i = Image.open(BytesIO(image_data))
i = ImageOps.exif_transpose(i)
image = i.convert("RGB")
image = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0
image = torch.from_numpy(image)[None,]
if 'A' in i.getbands():
mask = np.array(i.getchannel('A')).astype(np.float32) / 255.0
mask = 1. - torch.from_numpy(mask)
else:
mask = torch.zeros((64, 64), dtype=torch.float32, device="cpu")
return (image, mask.unsqueeze(0))