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Documentation
- Class name: Inference_Core_BAE-NormalMapPreprocessor
- Category: ControlNet Preprocessors/Normal and Depth Estimators
- Output node: False
该节点旨在使用BAE(Boundary Aware Estimator,边界感知估计器)模型对图像进行预处理以进行法线贴图估计。它将图像调整至所需的分辨率和格式,然后通过BAE模型生成法线贴图。
Input types
Required
- image
- 需要处理以生成法线贴图的输入图像。这是节点操作的主要数据,直接影响输出法线贴图的质量和准确性。
- Comfy dtype: IMAGE
- Python dtype: torch.Tensor
Optional
- resolution
- 指定处理前将输入图像调整到的分辨率。这个参数影响输出法线贴图的细节水平。
- Comfy dtype: INT
- Python dtype: int
Output types
- image
- 从输入图像生成的输出法线贴图,提供了表面法线的详细表示。
- Comfy dtype: IMAGE
- Python dtype: torch.Tensor
Usage tips
- Infra type:
GPU - Common nodes: unknown
Source code
class BAE_Normal_Map_Preprocessor:
@classmethod
def INPUT_TYPES(s):
return create_node_input_types()
RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
FUNCTION = "execute"
CATEGORY = "ControlNet Preprocessors/Normal and Depth Estimators"
def execute(self, image, resolution=512, **kwargs):
from controlnet_aux.normalbae import NormalBaeDetector
model = NormalBaeDetector.from_pretrained().to(model_management.get_torch_device())
out = common_annotator_call(model, image, resolution=resolution)
del model
return (out,)