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Documentation
- Class name: Tonemap
- Category: image/filters
- Output node: False
Tonemap节点旨在调整图像的色调范围,使其适合在不同设备上显示或实现特定的视觉效果。它支持线性和sRGB色彩空间之间的转换,并允许调整色调映射效果的强度。
Input types
Required
- images
- 需要进行色调映射的输入图像。这是节点操作的主要数据,基于色调映射过程影响最终的视觉效果。
- Comfy dtype: IMAGE
- Python dtype: torch.Tensor
- input_mode
- 指定输入图像的色彩空间,可以是线性或sRGB,决定了在色调映射之前的初始转换步骤。
- Comfy dtype: COMBO[STRING]
- Python dtype: str
- output_mode
- 定义输出图像的色彩空间,可以选择线性或sRGB,以确保图像在色调映射后处于所需的格式。
- Comfy dtype: COMBO[STRING]
- Python dtype: str
- tonemap_scale
- 调整色调映射效果强度的比例因子,允许对输出图像的视觉外观进行更精细的控制。
- Comfy dtype: FLOAT
- Python dtype: float
Output types
- image
- 经过色调映射处理后的输出图像,根据输入参数的指定调整了色调范围和色彩空间。
- Comfy dtype: IMAGE
- Python dtype: torch.Tensor
Usage tips
- Infra type:
CPU - Common nodes: unknown
Source code
class Tonemap:
@classmethod
def INPUT_TYPES(s):
return {
"required": {
"images": ("IMAGE",),
"input_mode": (["linear", "sRGB"],),
"output_mode": (["sRGB", "linear"],),
"tonemap_scale": ("FLOAT", {"default": 1, "min": 0.1, "max": 10, "step": 0.01}),
},
}
RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
FUNCTION = "apply"
CATEGORY = "image/filters"
def apply(self, images, input_mode, output_mode, tonemap_scale):
t = images.detach().clone().cpu().numpy().astype(np.float32)
if input_mode == "sRGB":
sRGBtoLinear(t[:,:,:,:3])
linearToTonemap(t[:,:,:,:3], tonemap_scale)
if output_mode == "sRGB":
linearToSRGB(t[:,:,:,:3])
t = np.clip(t, 0, 1)
t = torch.from_numpy(t)
return (t,)