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# Documentation
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- Class name: NoiseImage
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- Category: ♾️Mixlab/Image
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/shadowcz007/comfyui-mixlab-nodes.git
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该节点根据指定的噪声级别在纯色背景上生成带有噪声的图像，为图像数据的测试和视觉实验提供了多功能工具。
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# Input types
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## Required
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- width
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- 宽度决定了输出图像的水平尺寸，这对于定义噪声模式应用的画布至关重要。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- height
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- 高度设置了图像的垂直大小，与宽度一起协同工作，建立噪声生成的整体大小和范围。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- noise_level
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- 噪声级别控制应用于图像的随机噪声的强度，直接影响最终结果的视觉效果和复杂性。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- color_hex
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- 颜色十六进制定义了图像背景的基本颜色，它是噪声模式叠加的基础。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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# Output types
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- result
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- 输出是一个带有噪声的图像，反映了输入参数，成为图像处理工作流中进一步分析或操作的关键工件。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class NoiseImage:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'width': ('INT', {'default': 512, 'min': 1, 'max': 8192, 'step': 1, 'display': 'number'}), 'height': ('INT', {'default': 512, 'min': 1, 'max': 8192, 'step': 1, 'display': 'number'}), 'noise_level': ('INT', {'default': 128, 'min': 0, 'max': 8192, 'step': 1, 'display': 'slider'}), 'color_hex': ('STRING', {'multiline': False, 'default': '#FFFFFF', 'dynamicPrompts': False})}}
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RETURN_TYPES = ('IMAGE',)
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FUNCTION = 'run'
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CATEGORY = '♾️Mixlab/Image'
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INPUT_IS_LIST = False
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OUTPUT_IS_LIST = (False,)
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def run(self, width, height, noise_level, color_hex):
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im = create_noisy_image(width, height, 'RGB', noise_level, color_hex)
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output_dir = folder_paths.get_temp_directory()
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(full_output_folder, filename, counter, subfolder, _) = folder_paths.get_save_image_path('tmp_', output_dir)
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image_file = f'{filename}_{counter:05}.png'
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image_path = os.path.join(full_output_folder, image_file)
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im.save(image_path, compress_level=6)
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im = pil2tensor(im)
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return {'ui': {'images': [{'filename': image_file, 'subfolder': subfolder, 'type': 'temp'}]}, 'result': (im,)}
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