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# Documentation
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- Class name: Send_To_Editor
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- Category: image
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- Output node: True
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- Repo Ref: https://github.com/Lerc/canvas_tab.git
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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。
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# Input types
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## Required
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- unique_id
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- 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。
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- Comfy dtype: str
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- Python dtype: str
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## Optional
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- images
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- 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。
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- Comfy dtype: COMBO[Image]
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- Python dtype: List[PIL.Image.Image]
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# Output types
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- collected_images
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- 代表收集的图像的数据URL列表，准备在编辑界面中使用。
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- Comfy dtype: List[str]
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- Python dtype: List[str]
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class Send_To_Editor:
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def __init__(self):
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self.updateTick = 1
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pass
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {}, 'hidden': {'unique_id': 'UNIQUE_ID'}, 'optional': {'images': ('IMAGE',)}}
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RETURN_TYPES = ()
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FUNCTION = 'collect_images'
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OUTPUT_NODE = True
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CATEGORY = 'image'
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def IS_CHANGED(self, unique_id, images):
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self.updateTick += 1
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return hex(self.updateTick)
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def collect_images(self, unique_id, images=None):
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collected_images = list()
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if images is not None:
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for image in images:
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i = 255.0 * image.cpu().numpy()
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img = Image.fromarray(np.clip(i, 0, 255).astype(np.uint8))
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collected_images.append(image_to_data_url(img))
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return {'ui': {'collected_images': collected_images}}
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