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2024-07-04 11:34:32 +08:00

1.6 KiB

Documentation

  • Class name: ScribblePreprocessor
  • Category: ControlNet Preprocessors/Line Extractors
  • Output node: False

ScribblePreprocessor节点旨在预处理图像以检测涂鸦线条。它利用特定模型来分析和处理输入图像,目的是突出或提取类似涂鸦的图案。

Input types

Required

  • image
    • 需要处理以进行涂鸦线条检测的输入图像。这个参数至关重要,因为它提供了涂鸦检测模型操作的视觉数据。
    • Comfy dtype: IMAGE
    • Python dtype: torch.Tensor

Optional

  • resolution
    • 指定在处理之前将输入图像调整到的分辨率。这会影响涂鸦线条检测的细节程度。
    • Comfy dtype: INT
    • Python dtype: int

Output types

  • image
    • 经处理后检测或突出显示涂鸦线条的图像。这个输出对于涂鸦图案的进一步处理或可视化很有用。
    • Comfy dtype: IMAGE
    • Python dtype: torch.Tensor

Usage tips

Source code

class Scribble_Preprocessor:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return create_node_input_types()

    RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
    FUNCTION = "execute"

    CATEGORY = "ControlNet Preprocessors/Line Extractors"

    def execute(self, image, resolution=512, **kwargs):
        from controlnet_aux.scribble import ScribbleDetector

        model = ScribbleDetector()
        return (common_annotator_call(model, image, resolution=resolution), )