1.9 KiB
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Documentation
- Class name: Send_To_Editor
- Category: image
- Output node: True
- Repo Ref: https://github.com/Lerc/canvas_tab.git
该节点旨在处理和收集图像数据,将其转换为适合进一步在编辑环境中使用的格式。它强调将原始图像输入转换为结构化的输出,以便可以无缝集成到各种编辑工具中。
Input types
Required
- unique_id
- 图像批次的唯一标识符,确保在编辑过程中可以单独跟踪和管理每组图像。
- Comfy dtype: str
- Python dtype: str
Optional
- images
- 将由节点处理的输入图像。这些图像至关重要,因为它们构成了输出的基础,并直接影响发送到编辑器的数据质量和可用性。
- Comfy dtype: COMBO[Image]
- Python dtype: List[PIL.Image.Image]
Output types
- collected_images
- 代表收集的图像的数据URL列表,准备在编辑界面中使用。
- Comfy dtype: List[str]
- Python dtype: List[str]
Usage tips
- Infra type: CPU
Source code
class Send_To_Editor:
def __init__(self):
self.updateTick = 1
pass
@classmethod
def INPUT_TYPES(s):
return {'required': {}, 'hidden': {'unique_id': 'UNIQUE_ID'}, 'optional': {'images': ('IMAGE',)}}
RETURN_TYPES = ()
FUNCTION = 'collect_images'
OUTPUT_NODE = True
CATEGORY = 'image'
def IS_CHANGED(self, unique_id, images):
self.updateTick += 1
return hex(self.updateTick)
def collect_images(self, unique_id, images=None):
collected_images = list()
if images is not None:
for image in images:
i = 255.0 * image.cpu().numpy()
img = Image.fromarray(np.clip(i, 0, 255).astype(np.uint8))
collected_images.append(image_to_data_url(img))
return {'ui': {'collected_images': collected_images}}