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

Documentation

• Class name: ImageContainer
• Category: image/container
• Output node: False

ImageContainer节点用于创建具有指定尺寸和背景颜色的容器图像。它主要用于生成一个基础图像层，可以进一步对其进行操作或在图像处理任务中用作背景。

Input types

Required

• width
  • 指定要创建的容器图像的宽度。它决定了生成图像的水平尺寸。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: int
• height
  • 指定要创建的容器图像的高度。它决定了生成图像的垂直尺寸。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: int
• red
  • 定义容器图像背景颜色的红色分量。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: int
• green
  • 定义容器图像背景颜色的绿色分量。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: int
• blue
  • 定义容器图像背景颜色的蓝色分量。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: int
• alpha
  • 指定容器图像背景颜色的不透明度级别。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: float

Output types

• image
  • 输出是具有指定尺寸和背景颜色的容器图像的张量表示。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: torch.Tensor

Usage tips

• Infra type: GPU
• Common nodes: unknown

Source code

class ImageContainer:
    def __init__(self):
        pass

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(cls):
        return {
            "required": {
                "width": ("INT", {
                    "default": 512,
                    "min": 1,
                    "step": 1
                }),
                "height": ("INT", {
                    "default": 512,
                    "min": 1,
                    "step": 1
                }),
                "red": ("INT", {
                    "default": 255,
                    "max": 255,
                    "step": 1
                }),
                "green": ("INT", {
                    "default": 255,
                    "max": 255,
                    "step": 1
                }),
                "blue": ("INT", {
                    "default": 255,
                    "max": 255,
                    "step": 1
                }),
                "alpha": ("FLOAT", {
                    "default": 0.0,
                    "max": 1.0,
                    "step": 0.01
                }),
            },
        }

    RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
    FUNCTION = "node"
    CATEGORY = "image/container"

    def node(self, width, height, red, green, blue, alpha):
        return (create_rgba_image(width, height, (red, green, blue, int(alpha * 255))).image_to_tensor().unsqueeze(0),)