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Documentation
- Class name: LoadInstanceFusersNode
- Category: instance/loaders
- Output node: False
此节点旨在从指定目录加载和准备实例融合器模型,并根据提供的参数调整其比例。它促进了融合器模型在实例扩散过程中的动态整合,从而实现对实例特定特征融合的增强控制。
Input types
Required
- model_filename
- 指定要加载的模型文件名。这个参数对于从指定目录中识别和检索正确的融合器模型至关重要。
- Comfy dtype: COMBO[STRING]
- Python dtype: str
- fusers_scale
- 确定要应用于融合器的缩放因子,影响它们在实例融合过程中的作用。这允许对融合器对生成实例的影响进行微调。
- Comfy dtype: FLOAT
- Python dtype: float
Output types
- fusers
- 提供已加载和缩放的融合器模型列表,可以直接集成到实例扩散过程中。
- Comfy dtype: FUSERS
- Python dtype: Dict[str, List[torch.nn.Module]]
Usage tips
- Infra type:
GPU - Common nodes: unknown
Source code
class LoadInstanceFusersNode:
@classmethod
def INPUT_TYPES(s):
return {"required": {
"model_filename": (get_model_list(constants.INSTANCE_FUSERS_DIR),),
"fusers_scale": ("FLOAT", {"default": 1.0, "min": 0.0, "max": 10.0, "step": 0.01}),
}}
RETURN_TYPES = ("FUSERS",)
FUNCTION = "load_model"
CATEGORY = "instance/loaders"
def load_model(self, model_filename: str, fusers_scale: float):
checkpoint = load_checkpoint(
constants.INSTANCE_FUSERS_DIR, model_filename)
fusers_list = prepare_fusers(checkpoint, fusers_scale)
fusers = {
'model_list': fusers_list
}
return (fusers,)