CavinHuang-comfyui-nodes-docs/docs/MonoMerge.md

Documentation

• Class name: MonoMerge
• Category: Bmad/image
• Output node: False

MonoMerge节点用于将两张图片合并成一张单色图片，基于目标色彩方案（偏向白色或黑色）。这个过程涉及比较两张图片对应像素的亮度，选择与目标色彩方案一致的像素，从而创建一张新图片，突出合并图片的亮部或暗部特征。

Input types

Required

• image1
  • 要合并的第一张图片。在合并过程中起关键作用，其像素会与第二张图片的像素进行比较，根据目标色彩方案确定最终图片。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: torch.Tensor
• image2
  • 要合并的第二张图片。与第一张图片同等重要，其像素会与第一张图片的像素进行比较，根据目标色彩方案创建最终的单色图片。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: torch.Tensor
• target
  • 指定合并的目标色彩方案，可以是'white'或'black'。这决定了合并过程是强调图片的亮部还是暗部。
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: str
• output_format
  • 定义合并后图片的输出格式，为结果的使用或显示提供灵活性。
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: str

Output types

• image
  • 输出是一张单色图片，根据指定的目标色彩方案合并了输入图片的元素，强调亮色调或暗色调。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: torch.Tensor

Usage tips

• Infra type: GPU
• Common nodes: unknown

Source code

class MonoMerge:
    target = ["white", "black"]

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {
            "required": {
                "image1": ("IMAGE",),
                "image2": ("IMAGE",),
                "target": (s.target, {"default": "white"}),
                "output_format": (image_output_formats_options, {
                    "default": image_output_formats_options[0]
                })
                ,
            },
        }

    RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
    FUNCTION = "monochromatic_merge"
    CATEGORY = "Bmad/image"

    def monochromatic_merge(self, image1, image2, target, output_format):
        image1 = tensor2opencv(image1, 1)
        image2 = tensor2opencv(image2, 1)

        # Select the lesser L component at each pixel
        if target == "white":
            image = np.maximum(image1, image2)
        else:
            image = np.minimum(image1, image2)

        image = maybe_convert_img(image, 1, image_output_formats_options_map[output_format])
        image = opencv2tensor(image)

        return (image,)