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# Documentation
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- Class name: ScheduleToCond
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- Category: promptcontrol
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/asagi4/comfyui-prompt-control.git
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ScheduleToCond节点的'apply'方法旨在处理并应用提示计划给定的CLIP模型。它将提示计划与CLIP模型集成，以生成一组条件输入，这些输入可以用于进一步处理或作为模型输入的一部分。此方法在控制文本提示对CLIP模型输出的影响中起着关键作用。
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# Input types
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## Required
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- clip
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- 'clip'参数至关重要，因为它代表了将应用提示计划的CLIP模型。它是决定后续条件处理过程和节点生成的输出的核心组件。
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- Comfy dtype: CLIP
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- prompt_schedule
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- 'prompt_schedule'参数定义了将提示应用于CLIP模型的时间表。它对于确定文本提示将如何调节模型在处理过程中的行为至关重要。
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- Comfy dtype: PROMPT_SCHEDULE
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- Python dtype: Dict[str, Any]
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# Output types
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- CONDITIONING
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- 输出'CONDITIONING'代表了从提示计划派生并应用于CLIP模型的条件集。它很重要，因为它构成了进一步操作或作为下游任务输入的基础。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: List[Tuple[str, Dict[str, Any]]]
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class ScheduleToCond:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'clip': ('CLIP',), 'prompt_schedule': ('PROMPT_SCHEDULE',)}}
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RETURN_TYPES = ('CONDITIONING',)
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CATEGORY = 'promptcontrol'
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FUNCTION = 'apply'
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def apply(self, clip, prompt_schedule):
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with Timer('ScheduleToCond'):
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r = (control_to_clip_common(clip, prompt_schedule),)
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return r
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