CavinHuang-comfyui-nodes-docs/docs/IPAdapterWeightsFromStrategy.md

Documentation

• Class name: IPAdapterWeightsFromStrategy
• Category: ipadapter/weights
• Output node: False
• Repo Ref: https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus.git

该节点的主要功能是基于预定义的策略生成 IP 适配器的权重。 这些权重可以在图像处理的不同阶段应用，以实现特定的效果或优化处理流程

Input types

Required

• weights_strategy
  • 权重策略，用于指定生成图像的权重策略。这个参数可以用来控制生成图像的权重策略，以获得更好的效果。
  • Comfy dtype: WEIGHTS_STRATEGY
  • Python dtype: str

Optional

• image
  • 图像，用于指定生成图像的图像。这个参数可以用来控制生成图像的图像，以获得更好的效果。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: torch.Tensor

Output types

• weights

  • weights输出代表了将指定方法应用于输入权重的结果。它包含了节点目的的精髓，提供了输入数据的合成形式，可以用于进一步的分析或模型训练。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: float

• weights_invert

  • 权重反转，用于指定生成图像的权重反转。这个参数可以用来控制生成图像的权重反转，以获得更好的效果。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: float

• total_frames

  • 总帧数，用于指定生成图像的总帧数。这个参数可以用来控制生成图像的总帧数，以获得更好的效果。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: int

• image1

  • 图像1
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: torch.Tensor

• image2

  • 图像2
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: torch.Tensor

• weight_strategy

  • 权重策略
  • Comfy dtype: WEIGHTS_STRATEGY
  • Python dtype: str

Usage tips

• Infra type: GPU

Source code

class IPAdapterWeightsFromStrategy(IPAdapterWeights):
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {"required": {
            "weights_strategy": ("WEIGHTS_STRATEGY",),
            }, "optional": {
                "image": ("IMAGE",),
            }
        }