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2024-05-26 20:35:16 +08:00

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Documentation

OutlineMask节点旨在通过应用膨胀或腐蚀过程来操纵图像掩码,以创建轮廓效果。它增强了掩码边缘的视觉区分度,这对于需要清晰和定义明确的掩码边界的应用至关重要。

Input types

Required

  • mask
    • ‘mask’参数是OutlineMask节点的一个基本输入,代表将要处理的原始图像掩码。它在确定最终轮廓效果中起着关键作用,因为它决定了初始掩码的形状和内容。
    • Comfy dtype: IMAGE
    • Python dtype: torch.Tensor
  • outline_width
    • ‘outline_width’参数指定要应用于掩码的轮廓扩展或收缩的程度。它是控制生成的轮廓粗细的关键因素,从而影响掩码边缘的视觉影响。
    • Comfy dtype: INT
    • Python dtype: int
  • tapered_corners
    • 当设置为true时,‘tapered_corners’参数会将一个锥形效果应用于掩码的角落,创建一个更加细腻和视觉上吸引人的轮廓。这个特性增强了最终输出的美学质量。
    • Comfy dtype: BOOLEAN
    • Python dtype: bool

Output types

  • mask
    • OutlineMask节点的‘mask’输出是应用了轮廓效果的已处理图像掩码。它很重要,因为它代表了节点操作的最终产品,准备用于进一步使用或可视化。
    • Comfy dtype: IMAGE
    • Python dtype: torch.Tensor

Usage tips

  • Infra type: CPU

Source code

class OutlineMask:

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {'required': {'mask': ('MASK',), 'outline_width': ('INT', {'default': 10, 'min': 1, 'max': MAX_RESOLUTION, 'step': 1}), 'tapered_corners': ('BOOLEAN', {'default': True})}}
    RETURN_TYPES = ('MASK',)
    FUNCTION = 'run'
    CATEGORY = '♾️Mixlab/Mask'

    def run(self, mask, outline_width, tapered_corners):
        m1 = grow(mask, outline_width, tapered_corners)
        m2 = grow(mask, -outline_width, tapered_corners)
        m3 = combine(m1, m2, 0, 0)
        return (m3,)