CavinHuang-comfyui-nodes-docs/docs/SAM Parameters Combine.md

Documentation

• Class name: WAS_SAM_Combine_Parameters
• Category: WAS Suite/Image/Masking
• Output node: False
• Repo Ref: https://github.com/WASasquatch/was-node-suite-comfyui

方法sam_combine_parameters旨在合并两组与SAM（Semantic Affinity Model）相关的参数。它的作用是将多个参数集整合成统一的结构，这对于需要将不同SAM实例的数据进行整合的操作至关重要。该节点在确保点和标签的无缝整合中发挥关键作用，促进WAS套件中复杂的图像和掩蔽任务的执行。

Input types

Required

• sam_parameters_a
  • 第一组SAM参数对于组合过程至关重要。它包含了将与另一组合并的初始数据点和标签。此参数显著影响最终组合参数的结构和内容，影响图像和掩蔽工作流程中的后续步骤。
  • Comfy dtype: SAM_PARAMETERS
  • Python dtype: Dict[str, Union[np.ndarray, List[str]]]
• sam_parameters_b
  • 将与第一组参数结合的第二组SAM参数。它与第一组参数同样重要，提供额外的数据点和标签，有助于组合参数的全面性。
  • Comfy dtype: SAM_PARAMETERS
  • Python dtype: Dict[str, Union[np.ndarray, List[str]]]

Output types

• parameters
  • sam_combine_parameters方法的输出是一组统一的参数，它包含了来自两个输入SAM参数的组合数据。这个输出很重要，因为它是图像和掩蔽领域进一步处理和分析的基础。
  • Comfy dtype: SAM_PARAMETERS
  • Python dtype: Dict[str, Union[np.ndarray, List[str]]]

Usage tips

• Infra type: CPU

Source code

class WAS_SAM_Combine_Parameters:

    def __init__(self):
        pass

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(self):
        return {'required': {'sam_parameters_a': ('SAM_PARAMETERS',), 'sam_parameters_b': ('SAM_PARAMETERS',)}}
    RETURN_TYPES = ('SAM_PARAMETERS',)
    FUNCTION = 'sam_combine_parameters'
    CATEGORY = 'WAS Suite/Image/Masking'

    def sam_combine_parameters(self, sam_parameters_a, sam_parameters_b):
        parameters = {'points': np.concatenate((sam_parameters_a['points'], sam_parameters_b['points']), axis=0), 'labels': np.concatenate((sam_parameters_a['labels'], sam_parameters_b['labels']))}
        return (parameters,)