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Empty Latent Image (Big Batch) 🎭🅐🅓
Documentation
- Class name: ADE_EmptyLatentImageLarge
- Category: Animate Diff 🎭🅐🅓/extras
- Output node: False
- Repo Ref: https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved.git
ADE_EmptyLatentImageLarge节点旨在初始化一个用零填充的大型潜在图像张量。此张量作为进一步生成过程的空白画布,允许在潜在层面上创建和操作图像。
Input types
Required
- width
- 指定要生成的潜在图像的宽度。它决定了生成张量的水平维度。
- Comfy dtype: INT
- Python dtype: int
- height
- 确定潜在图像的高度。它影响生成张量的垂直维度。
- Comfy dtype: INT
- Python dtype: int
- batch_size
- 控制一次生成的潜在图像的数量。它影响生成张量的第一个维度,允许批处理多个图像。
- Comfy dtype: INT
- Python dtype: int
Output types
- latent
- Comfy dtype: LATENT
- 输出是一个表示一批空白潜在图像的张量。每个图像都用零初始化,准备进行后续生成修改。
- Python dtype: torch.Tensor
Usage tips
- Infra type: GPU
Source code
class EmptyLatentImageLarge:
def __init__(self, device="cpu"):
self.device = device
@classmethod
def INPUT_TYPES(s):
return {"required": { "width": ("INT", {"default": 512, "min": 64, "max": comfy_nodes.MAX_RESOLUTION, "step": 8}),
"height": ("INT", {"default": 512, "min": 64, "max": comfy_nodes.MAX_RESOLUTION, "step": 8}),
"batch_size": ("INT", {"default": 1, "min": 1, "max": 262144})}}
RETURN_TYPES = ("LATENT",)
FUNCTION = "generate"
CATEGORY = "Animate Diff 🎭🅐🅓/extras"
def generate(self, width, height, batch_size=1):
latent = torch.zeros([batch_size, 4, height // 8, width // 8])
return ({"samples":latent}, )