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# Documentation
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- Class name: DuplicateImages
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- Category: Video Helper Suite 🎥🅥🅗🅢/image
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite.git
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DuplicateImages节点旨在将给定的一组图片复制指定的次数。它用于增加图像数据，适用于机器学习等场景，其中更大的数据集可以改善模型训练。节点的功能非常直接：它接受一个图像数组和一个整数乘数，然后返回一个新的数组，其中包含重复给定次数的图像，以及图像的总数。
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# Input types
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## Required
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- images
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- 'image'参数是DuplicateImages节点的关键输入，因为它代表了将要复制的图像集。节点处理这个输入以创建多个副本，这对于某些图像处理任务或数据增强策略至关重要。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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## Optional
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- multiply_by
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- 'multiply_by'参数决定了'images'输入中的每个图像将被复制多少次。它是一个整数，直接影响输出数据集的大小，因此是节点在数据增强目的中操作的关键因素。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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# Output types
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- IMAGE
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- 'IMAGE'输出参数代表重复的图像数组。这是DuplicateImages节点操作的主要结果，包含了根据'multiply_by'参数重复的所有原始图像。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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- count
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- 'count'输出参数提供了重复后的图像总数。这个整数值有助于跟踪数据集的大小，这对于进一步的处理或分析可能很重要。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class DuplicateImages:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'images': ('IMAGE',), 'multiply_by': ('INT', {'default': 1, 'min': 1, 'max': BIGMAX, 'step': 1})}}
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CATEGORY = 'Video Helper Suite 🎥🅥🅗🅢/image'
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RETURN_TYPES = ('IMAGE', 'INT')
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RETURN_NAMES = ('IMAGE', 'count')
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FUNCTION = 'duplicate_input'
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def duplicate_input(self, images: Tensor, multiply_by: int):
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full_images = []
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for n in range(0, multiply_by):
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full_images.append(images)
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new_images = torch.cat(full_images, dim=0)
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return (new_images, new_images.size(0))
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