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# Documentation
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- Class name: ImageTransformPaddingAbsolute
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- Category: image/transform
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- Output node: False
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ImageTransformPaddingAbsolute节点用于对一批图像应用绝对填充，允许向每个图像的高度和宽度添加指定数量的像素。可以从预定义的选项中选择填充方法，以控制如何填充新增的空间。
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# Input types
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## Required
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- images
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- 需要应用填充的图像批次。这是转换过程的主要输入。
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- Comfy dtype: IMAGE
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- Python dtype: List[torch.Tensor]
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- add_width
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- 要添加到每个图像宽度的像素数。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- add_height
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- 要添加到每个图像高度的像素数。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- method
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- 用于填充新增区域的方法，选项包括'reflect'（反射）、'edge'（边缘）和'constant'（常量）。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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# Output types
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- image
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- 应用填充后的图像批次，根据指定的add_width和add_height增加了尺寸。
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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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- Common nodes: unknown
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## Source code
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```python
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class ImageTransformPaddingAbsolute:
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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 {
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"required": {
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"images": ("IMAGE",),
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"add_width": ("INT", {
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"default": 64,
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"min": 0,
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}),
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"add_height": ("INT", {
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"default": 64,
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|
"min": 0,
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}),
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"method": (["reflect", "edge", "constant"],),
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},
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}
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RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
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FUNCTION = "node"
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CATEGORY = "image/transform"
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def node(self, images, add_width, add_height, method):
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def transpose_tensor(image):
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tensor = image.clone().detach()
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tensor_pad = TF.pad(tensor.permute(2, 0, 1), [add_height, add_width], padding_mode=method).permute(1, 2, 0)
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return tensor_pad
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return (torch.stack([
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transpose_tensor(images[i]) for i in range(len(images))
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]),)
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```
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