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# Documentation
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- Class name: samplerCascadeSimple
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- Category: EasyUse/Sampler
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- Output node: True
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- Repo Ref: https://github.com/yolain/ComfyUI-Easy-Use.git
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samplerCascadeSimple节点旨在通过提供简化的接口来简化图像采样过程，使用户更容易使用。它抽象了底层采样过程的复杂性，允许用户以最小的配置生成图像。该节点专注于易用性和效率，确保用户可以快速获得所需的输出，而无需深入了解采样算法的细节。
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# Input types
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## Required
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- pipe
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- ‘pipe’参数对于节点的操作至关重要，因为它代表了包含图像采样所需设置和数据的管道。正是通过此参数，节点接收输入以生成所需的输出图像。
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- Comfy dtype: PIPE_LINE
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- Python dtype: Dict[str, Any]
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- image_output
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- ‘image_output’参数决定了节点生成图像后如何处理这些图像。它决定了图像是预览、保存还是发送，因此在节点的执行流程中扮演着关键角色。
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- Comfy dtype: COMBO['Hide', 'Preview', 'Save', 'Hide/Save', 'Sender', 'Sender/Save']
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- Python dtype: str
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- link_id
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- ‘link_id’参数用于建立与生成图像的唯一链接或引用。这对于跟踪或将输出与特定用户请求或流程关联可能非常重要。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- save_prefix
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- ‘save_prefix’参数指定保存生成的图像时使用的前缀。这可以影响保存文件的命名约定，使用户更容易识别和组织他们的输出。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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- model_c
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- 可选的‘model_c’参数允许用户提供在采样过程中使用的特定模型。当用户对特定模型有偏好或需要应用特定模型设置时，这可能特别有用。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: torch.nn.Module
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# Output types
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- pipe
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- ‘pipe’输出提供了采样过程后的更新管道，其中包括生成的图像和任何其他相关数据。这个输出很重要，因为它可能用于进一步的处理或分析。
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- Comfy dtype: PIPE_LINE
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- Python dtype: Dict[str, Any]
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- image
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- ‘image’输出代表采样过程中生成的图像。这是大多数用户最感兴趣的主要输出，因为它是节点操作的视觉结果。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: torch.Tensor
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# Usage tips
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- Infra type: GPU
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# Source code
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class samplerCascadeSimple:
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def __init__(self):
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pass
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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return {'required': {'pipe': ('PIPE_LINE',), 'image_output': (['Hide', 'Preview', 'Save', 'Hide/Save', 'Sender', 'Sender/Save'], {'default': 'Preview'}), 'link_id': ('INT', {'default': 0, 'min': 0, 'max': sys.maxsize, 'step': 1}), 'save_prefix': ('STRING', {'default': 'ComfyUI'})}, 'optional': {'model_c': ('MODEL',)}, 'hidden': {'tile_size': 'INT', 'prompt': 'PROMPT', 'extra_pnginfo': 'EXTRA_PNGINFO', 'my_unique_id': 'UNIQUE_ID', 'embeddingsList': (folder_paths.get_filename_list('embeddings'),)}}
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RETURN_TYPES = ('PIPE_LINE', 'IMAGE')
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RETURN_NAMES = ('pipe', 'image')
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OUTPUT_NODE = True
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FUNCTION = 'run'
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CATEGORY = 'EasyUse/Sampler'
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def run(self, pipe, image_output, link_id, save_prefix, model_c=None, tile_size=None, prompt=None, extra_pnginfo=None, my_unique_id=None, force_full_denoise=False, disable_noise=False):
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return samplerCascadeFull().run(pipe, None, None, None, None, None, None, None, image_output, link_id, save_prefix, None, None, None, model_c, tile_size, prompt, extra_pnginfo, my_unique_id, force_full_denoise, disable_noise)
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