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# Documentation
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- Class name: WildcardAndLoraSyntaxProcessor
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- Category: Mikey/Lora
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/bash-j/mikey_nodes
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WildcardAndLoraSyntaxProcessor节点旨在处理和加工复杂的文本输入，通过将通配符和Lora语法替换为特定值或文件。它通过使能基于预定义模式和外部文件的动态内容生成，增强了文本处理工作流的灵活性和定制性。
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# Input types
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## Required
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- model
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- 模型参数对于节点的操作至关重要，因为它代表了节点将用于处理的核心模型。这是一个必需的输入，直接影响节点正常工作的能力。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- clip
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- clip参数是一个必需的输入，它与模型参数协同工作。它通过提供模型可能需要的额外上下文或数据，在节点的执行中发挥重要作用。
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- Comfy dtype: CLIP
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- Python dtype: CLIP model instance
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- text
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- 文本参数是节点的关键输入，因为它包含将被处理的原始文本。它可以包含用于通配符和Lora引用的特殊语法，节点将相应地解释并替换它们。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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- seed
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- 种子参数对节点的随机化过程很重要。它确保文本中的随机元素以可重现的方式生成，这对于不同运行之间获得一致的结果至关重要。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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## Optional
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- extra_pnginfo
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- extra_pnginfo参数虽然是可选的，但可以提供用于进一步定制节点行为的额外信息。它可以包含元数据或其他相关数据，以增强节点的处理能力。
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- Comfy dtype: EXTRA_PNGINFO
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- Python dtype: str or dict
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- prompt
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- 提示参数是一个可选输入，它可以通过提供特定指令或上下文来指导节点的处理。当处理复杂文本输入时，它可以用来影响节点的决策过程。
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- Comfy dtype: PROMPT
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- Python dtype: str or dict
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# Output types
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- model
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- 节点的模型输出代表了已处理的模型，该模型已根据节点的操作进行了更新或修改。它标志着节点文本处理的完成，并已准备好用于进一步使用或分析。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- clip
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- clip输出是输入clip的处理版本，反映了节点执行期间所做的任何更改。这是一个重要的结果，可能会在工作流的后续阶段中使用。
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- Comfy dtype: CLIP
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- Python dtype: CLIP model instance
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- text
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- 文本输出是所有通配符和Lora语法被替换后的最终处理文本。它代表了节点的主要输出，是节点核心功能的结果。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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- unprocessed_text
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- 未处理的文本输出提供了节点的原始文本输入，未经节点操作的任何修改。它用作比较或进一步分析的参考。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: 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 WildcardAndLoraSyntaxProcessor:
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def __init__(self):
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self.loaded_lora = None
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'model': ('MODEL',), 'clip': ('CLIP',), 'text': ('STRING', {'multiline': True, 'default': '<lora:filename:weight>'}), 'seed': ('INT', {'default': 0, 'min': 0, 'max': 18446744073709551615})}, 'hidden': {'extra_pnginfo': 'EXTRA_PNGINFO', 'prompt': 'PROMPT'}}
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RETURN_TYPES = ('MODEL', 'CLIP', 'STRING', 'STRING')
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RETURN_NAMES = ('model', 'clip', 'text', 'unprocessed_text')
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FUNCTION = 'process'
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CATEGORY = 'Mikey/Lora'
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def extract_and_load_loras(self, text, model, clip):
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lora_re = '<lora:(.*?)(?::(.*?))?>'
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lora_prompts = re.findall(lora_re, text)
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stripped_text = text
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clip_lora = clip
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if len(lora_prompts) > 0:
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for lora_prompt in lora_prompts:
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lora_filename = lora_prompt[0]
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if '.safetensors' not in lora_filename:
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lora_filename += '.safetensors'
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try:
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lora_multiplier = float(lora_prompt[1]) if lora_prompt[1] != '' else 1.0
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except:
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lora_multiplier = 1.0
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(model, clip) = load_lora(model, clip, lora_filename, lora_multiplier, lora_multiplier)
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stripped_text = re.sub(lora_re, '', stripped_text)
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return (model, clip, stripped_text)
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def process(self, model, clip, text, seed, extra_pnginfo=None, prompt=None):
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text = search_and_replace(text, extra_pnginfo, prompt)
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text = process_random_syntax(text, seed)
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text_ = find_and_replace_wildcards(text, seed, True)
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if len(text_) != len(text):
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seed = random.randint(0, 1000000)
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else:
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seed = 1
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(model, clip, stripped_text) = self.extract_and_load_loras(text_, model, clip)
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stripped_text = find_and_replace_wildcards(stripped_text, seed, True)
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return (model, clip, stripped_text, text_)
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