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# Documentation
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- Class name: SEGSPreviewCNet
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- Category: ImpactPack/Util
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- Output node: True
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- Repo Ref: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack.git
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SEGSPreviewCNet 是一个用于处理和预览分割结果的节点。它接受分割数据作为输入，并生成一系列预览图像，增强了对分割工作的可视化检查和分析。该节点在提供分割工作的可视化摘要方面至关重要，允许快速评估并在需要时进行进一步操作。
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# Input types
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## Required
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- segs
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- 'ssegs' 参数对于节点的操作至关重要，因为它提供了节点将处理的分割数据。这是一个必需的输入，它通过确定生成的预览图像的内容直接影响节点的输出。
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- Comfy dtype: SEGS
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- Python dtype: List[Tuple[str, SEG]]
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# Output types
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- ui
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- 输出中的 'ui' 参数非常重要，因为它包含了将显示给用户的用户界面元素。它包括代表分割预览的图像列表，这对于用户交互和视觉反馈至关重要。
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- Comfy dtype: DICT
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- Python dtype: Dict[str, Any]
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- result
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- 输出中的 'result' 参数是节点处理的图像集合。它是节点的主要输出，包含了分割数据的视觉表示，这是节点功能的主要目标。
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- Comfy dtype: COMBO[IMAGE]
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- Python dtype: Tuple[List[Image.Image], ...]
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class SEGSPreviewCNet:
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def __init__(self):
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self.output_dir = folder_paths.get_temp_directory()
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self.type = 'temp'
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'segs': ('SEGS',)}}
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RETURN_TYPES = ('IMAGE',)
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OUTPUT_IS_LIST = (True,)
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FUNCTION = 'doit'
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CATEGORY = 'ImpactPack/Util'
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OUTPUT_NODE = True
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def doit(self, segs):
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(full_output_folder, filename, counter, subfolder, filename_prefix) = folder_paths.get_save_image_path('impact_seg_preview', self.output_dir, segs[0][1], segs[0][0])
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results = list()
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result_image_list = []
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for seg in segs[1]:
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file = f'{filename}_{counter:05}_.webp'
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if seg.control_net_wrapper is not None and seg.control_net_wrapper.control_image is not None:
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cnet_image = seg.control_net_wrapper.control_image
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result_image_list.append(cnet_image)
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else:
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cnet_image = empty_pil_tensor(64, 64)
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cnet_pil = utils.tensor2pil(cnet_image)
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cnet_pil.save(os.path.join(full_output_folder, file))
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results.append({'filename': file, 'subfolder': subfolder, 'type': self.type})
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counter += 1
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return {'ui': {'images': results}, 'result': (result_image_list,)}
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