Upscale latent｜Latent缩放

文档说明

类名：LatentUpscale
类别：latent
输出节点：False 此节点设计用于放大图像的潜在表示。它允许调整输出图像的尺寸和放大方法，提供在提高潜在图像分辨率方面的灵活性。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples`	`LATENT`	要放大的图像的潜在表示，它是确定放大过程起点的关键参数。
`upscale_method`	`COMBO[STRING]`	指定用于放大潜在图像的方法。不同的方法会影响放大图像的质量和特性。
`width`	`INT`	期望放大图像的宽度。如果设置为0，将根据高度计算以保持纵横比。
`height`	`INT`	期望放大图像的高度。如果设置为0，将根据宽度计算以保持纵横比。
`crop`	`COMBO[STRING]`	确定如何裁剪放大后的图像，影响输出的最终外观和尺寸。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	图像的放大潜在表示，准备好进行进一步处理或生成。

Empty Latent Image｜空Latent

文档说明

类名：EmptyLatentImage
类别：latent
输出节点：False 空白的潜空间图像，你可以把它理解成为画布，此节点设计用于生成具有指定维度和批量大小的空白潜在空间表示。该节点是生成或操作潜在空间中图像的基础步骤，为进一步的图像合成或修改过程提供了起点。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`宽度`	`INT`	指定要生成的潜在图像的宽度。此参数直接影响生成的潜在表示的空间维度。
`高度`	`INT`	确定要生成的潜在图像的高度。此参数对定义潜在空间表示的空间维度至关重要。
`批量大小`	`INT`	控制单次批量中生成的潜在图像数量。这允许同时生成多个潜在表示，便于批量处理。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`潜在表示`	`LATENT`	输出是一个张量，代表一批空白潜在图像，作为潜在空间中进一步图像生成或操作的基础。

Upscale latent by｜Latent按系数缩放

文档说明

类名：LatentUpscaleBy
类别：latent
输出节点：False 这一节点将使用特定算法对潜空间图像进行缩放，它允许调整放大比例和放大方法，提供在提高潜在样本分辨率方面的灵活性。

关于upscale_method中几个方法的说明介绍

算法名称	描述
Nearest-Exact (最近邻)	最简单的插值方法，选取离目标像素最近的已知像素点的颜色作为该点颜色。在放大时会导致锯齿和块状效果，但计算速度快。
Bilinear Interpolation（双线性插值）	对于每个目标像素，基于其周围4个相邻像素的灰度值进行线性内插。能够提供更平滑的结果，特别是在图像缩放时改善了视觉质量，但可能仍保留轻微的块效应。
Area Interpolation（区域插值）	基于像素面积关系重采样（抗锯齿），计算目标像素值时考虑贡献源像素的面积。减少aliasing失真，适合保留精细细节
Bicubic Interpolation（双三次插值）	双三次插值，使用三次多项式根据16个最近源像素计算像素值，提供更平滑的过渡和更好的细节保留，适用于高质量图像缩放。
Bislerp	结合了双线性插值的简洁性和 sinc 函数插值的优点，实现了高质量的图像缩放，同时减少了失真与伪影。它在图像质量和计算成本之间取得了平衡。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples`	`LATENT`	要放大的图像的潜在表示，此参数是确定将经历放大过程的输入数据的关键。
`upscale_method`	`COMBO[STRING]`	指定用于放大潜在样本的方法。方法的选择可以显著影响放大输出的质量和特性。
`scale_by`	`FLOAT`	确定潜在样本放大的比例。此参数直接影响输出的分辨率，允许对放大过程进行精确控制。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	放大后的潜在表示，准备好进行进一步的处理或生成任务。此输出对于提高生成图像的分辨率或后续模型操作至关重要。

Latent Composite｜Latent复合

文档说明

类名：LatentComposite
类别：latent
输出节点：False 此节点设计用于将两个潜在表示混合或合并为单个输出。这一过程对于通过控制方式结合输入潜在特征来创建组合图像或特征至关重要。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples_to`	`LATENT`	’samples_to’的潜在表示，是’samples_from’组合的基础。
`samples_from`	`LATENT`	要组合到’samples_to’上的’samples_from’潜在表示。它为最终组合输出贡献其特征或特性。
`x`	`INT`	’samples_from’潜在将放置在’samples_to’上的x坐标（水平位置）。它决定了组合的水平对齐方式。
`y`	`INT`	’samples_from’潜在将放置在’samples_to’上的y坐标（垂直位置）。它决定了组合的垂直对齐方式。
`feather`	`INT`	一个布尔值，指示在组合之前是否应将’samples_from’潜在调整大小以匹配’samples_to’。这可能影响组合结果的规模和比例。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	输出是一个组合的潜在表示，根据指定的坐标和调整大小选项，混合了’samples_to’和’samples_from’潜在的特征。

VAE Decode｜VAE解码

文档说明

类名：VAEDecode
类别：latent
输出节点：False VAEDecode节点旨在使用指定的变分自编码器（VAE）将潜在表示解码成图像。它的目的是从压缩的数据表示生成图像，从而促进从它们的潜在空间编码重建图像。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples`	LATENT	`samples` 参数代表要解码成图像的潜在表示。它对解码过程至关重要，因为它提供了重建图像的压缩数据。
`vae`	VAE	`vae` 参数指定用于将潜在表示解码成图像的变分自编码器模型。它对确定解码机制和重建图像的质量至关重要。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`image`	IMAGE	输出是使用指定的VAE模型从提供的潜在表示重建的图像。

VAE Encode｜VAE编码

文档说明

类名：VAEEncode
类别：latent
输出节点：False 用于将图像从像素空间编码至潜空间进行编码此节点设计用于将图像编码为潜在空间表示，使用指定的变分自编码器（VAE）模型。它简化了编码过程的复杂性，提供了一种直接的方法将图像转换为它们的潜在表示。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`像素`	`IMAGE`	代表要编码到潜在空间的图像数据，作为编码过程的直接输入，对确定输出潜在表示至关重要。
`变分自编码器`	`VAE`	指定用于编码图像数据到潜在空间的变分自编码器模型，定义了编码机制和生成的潜在表示的特征。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`潜在表示`	`LATENT`	输出是输入图像的潜在空间表示，以压缩形式封装了图像的基本特征。

Latent Composite Masked｜Latent遮罩复合

文档说明

类名：LatentCompositeMasked
类别：latent
输出节点：False 此节点设计用于在指定坐标处将两个潜在表示混合在一起，可选择使用遮罩进行更受控的组合。该节点允许通过将一个图像的部分覆盖在另一个图像上来创建复杂的潜在图像，并能够调整源图像的大小以实现完美贴合。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`destination`	`LATENT`	另一个潜在表示将被组合到其上的潜在表示。作为组合操作的基础层。
`source`	`LATENT`	要组合到目标上的潜在表示。这个源层可以根据指定的参数调整大小和位置。
`x`	`INT`	在目标潜在表示中放置源的x坐标。允许精确定位源层。
`y`	`INT`	在目标潜在表示中放置源的y坐标，实现准确的叠加定位。
`resize_source`	`BOOLEAN`	一个布尔标志，指示在组合之前是否应将源潜在表示调整大小以匹配目标的尺寸。
`mask`	`MASK`	一个可选的遮罩，用于控制源与目标的混合。遮罩定义了源的哪些部分将在最终组合中可见。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	在将源组合到目标上后得到的潜在表示，可能使用遮罩进行选择性混合。

Latent Add-Latent相加

文档说明

类名：LatentAdd
类别：latent/advanced
输出节点：False

LatentAdd节点旨在对两个潜在表示进行加法运算。它通过执行逐元素加法，促进了这些表示中编码的特征或特性的组合。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples1`	`LATENT`	要相加的第一组潜在样本。它代表了要与另一组潜在样本结合的特征的输入之一。
`samples2`	`LATENT`	要相加的第二组潜在样本。它作为另一个输入，其特征通过逐元素相加与第一组潜在样本结合。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	两个潜在样本逐元素相加的结果，代表结合了两个输入特征的新的潜在样本集。

Latent批次随机种操作

文档说明

类名：LatentBatchSeedBehavior
类别：latent/advanced
输出节点：False

潜在批量种子行为节点旨在修改一批潜在样本的种子行为。它允许对种子进行随机化或固定，从而通过引入变化性或保持生成输出的一致性来影响生成过程。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples`	`LATENT`	`samples` 参数代表要处理的潜在样本批次。其修改取决于所选择的种子行为，影响生成输出的一致性或变化性。
`seed_behavior`	`COMBO[STRING]`	`seed_behavior` 参数决定一批潜在样本的种子应该是随机化的还是固定的。这个选择通过引入变化性或确保批次的一致性，显著影响生成过程。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	输出是基于指定的种子行为调整后的输入潜在样本的修改版本。它保持或改变批次索引以反映所选择的种子行为。

Latent Interpolate-Latent插值

文档说明

类名：LatentInterpolate
类别：latent/advanced
输出节点：False

Latent插值节点旨在基于指定的比率对两组潜在样本执行插值，混合这两组的特性以产生一组新的、中间的潜在样本。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples1`	`LATENT`	要进行插值的第一组潜在样本。它作为插值过程的起始点。
`samples2`	`LATENT`	要进行插值的第二组潜在样本。它作为插值过程的终点。
`ratio`	`FLOAT`	一个浮点值，用于确定插值输出中每组样本的权重。比率为0时产生第一组的副本，比率为1时产生第二组的副本。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	输出是一个新的潜在样本集，代表两个输入集之间的插值状态，基于指定的比率。

Latent Mutiply-Latent相乘

文档说明

类名：LatentMultiply
类别：latent/advanced
输出节点：False 此节点设计用于通过指定的乘数来缩放样本的潜在表示。此操作允许调整潜在空间内特征的强度或大小，从而实现对生成内容的微调或探索给定潜在方向内的变体。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples`	`LATENT`	`samples`参数代表要缩放的潜在表示。它对于定义乘法操作将执行的输入数据至关重要。
`multiplier`	`FLOAT`	`multiplier`参数指定要应用于潜在样本的缩放因子。它在调整潜在特征的大小方面起着关键作用，允许对生成的输出进行精细控制。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	输出是输入潜在样本的修改版本，已按指定的乘数进行了缩放。这允许通过调整其特征的强度来探索潜在空间内的变体。

Latent Subtract-Latent相减

文档说明

类名：LatentSubtract
类别：latent/advanced
输出节点：False 此节点设计用于从一个潜在表示中减去另一个潜在表示。此操作可用于通过从一个潜在空间中有效地移除特征或属性来操纵或修改生成模型的输出。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples1`	`LATENT`	要被减去的第一个潜在样本集。它作为减法操作的基础。
`samples2`	`LATENT`	将从第一个潜在样本集中减去的第二个潜在样本集。此操作可以通过移除属性或特征来改变生成模型的输出。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	从第一个潜在样本集中减去第二个潜在样本集的结果。这个修改后的潜在表示可用于进一步的生成任务。

Latent Batch｜Latent组合批次

文档说明

类名：LatentBatch
类别：latent/batch
输出节点：False 此节点设计用于将两组潜在样本合并为一个单一的批量，可能在拼接前调整其中一组的大小以匹配另一组的尺寸。这个操作便于将不同的潜在表示组合起来进行进一步的处理或生成任务。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples1`	`LATENT`	要合并的第一组潜在样本。它在确定合并后的批量的最终形状中起着关键作用。
`samples2`	`LATENT`	要合并的第二组潜在样本。如果其尺寸与第一组不同，在合并前会调整其大小以确保兼容。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	合并后的潜在样本集，现在组合成一个单一的批量以供进一步处理。

Latent From Batch｜从批次获取Latent

文档说明

类名：LatentFromBatch
类别：latent/batch
输出节点：False 此节点设计用于根据指定的批量索引和长度从给定的批量中提取特定子集的潜在样本。它允许对潜在样本进行选择性处理，便于对批量的较小段进行高效操作或针对性操作。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples`	`LATENT`	将从中提取子集的潜在样本集合。此参数对于确定要处理的源批量样本至关重要。
`batch_index`	`INT`	指定批量中子集样本开始的起始索引。此参数使从批量中的特定位置提取样本成为可能。
`length`	`INT`	定义从指定起始索引提取的样本数量。此参数控制要处理的子集的大小，允许灵活地操作批量段。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	提取的潜在样本子集，现在可供进一步处理或分析。

Rebatch Latents｜重设Latent批次

文档说明

类名：RebatchLatents
类别：latent/batch
输出节点：False

此节点设计用于根据指定的批量大小将潜在表示的批量重新组织成新的批量配置。它确保潜在样本被适当分组，处理尺寸和大小的变化，以便于进一步处理或模型推断。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`latents`	`LATENT`	`latents`参数代表要重新批量处理的输入潜在表示。它对于确定输出批量的结构和内容至关重要。
`batch_size`	`INT`	`batch_size`参数指定输出中每个批量所需的样本数量。它直接影响将输入潜在表示分组和划分为新批量的方式。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	输出是重新组织的潜在表示批量，根据指定的批量大小进行了调整。它便于进一步的处理或分析。

Repeat Latent batch|复制Latent批次

文档说明

类名：RepeatLatentBatch
类别：latent/batch
输出节点：False 此节点设计用于复制给定批量的潜在表示指定的次数，可能包括额外的数据，如噪声遮罩和批量索引。此功能对于需要相同潜在数据的多个实例的操作至关重要，例如数据增强或特定的生成任务。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples`	`LATENT`	`samples`参数表示要复制的潜在表示。它对于定义将经历重复的数据至关重要。
`amount`	`INT`	`amount`参数指定输入样本应重复的次数。它直接影响输出批量的大小，从而影响计算负载和生成数据的多样性。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	输出是根据指定的`amount`复制的输入潜在表示的修改版本。如果适用，它可能包括复制的噪声遮罩和调整后的批量索引。

Set Latent Noise Mask-设置Latent噪波遮罩

文档说明

类名：SetLatentNoiseMask
类别：latent/inpaint
输出节点：False

此节点旨在对一组潜在样本应用噪波遮罩。它通过整合指定的遮罩来修改输入样本，从而改变它们的噪声特性。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples`	`LATENT`	将应用噪波遮罩的潜在样本。此参数对于确定将被修改的基础内容至关重要。
`mask`	`MASK`	要应用于潜在样本的遮罩。它定义了样本内噪声变化的区域和强度。

输出类型

| 该节点主要用于对图像编码后的latent图像在遮罩区域添加额外的噪声来进行局部的重绘，根据采样器设置的denoise降噪的值的不同，当设置的值越小时，生成的图像会保持和原图越高的相似度。

不同denoise降噪值设置下使用该节点输出图像效果如下 inpaint_output_with_difference_denoise_setting

Input-输入

参数名称	作用
samples	需要进行重绘的图像的Latent输入
mask-遮罩	加载图像中需要进行重绘的区域

Output-输出

参数名称	作用
LATENT	转换后的潜空间图像

工作流示例 VAE Encoder(for inpainting)使用示例

VAE Encoder(for inpainting)-VAE内补编码器

文档说明

类名：VAEEncodeForInpaint
类别：latent/inpaint
输出节点：False VAE内补编码器节点，主要用于将已有的需要修改的图像转换为潜空间图像，除了和VAE编码器 一样需要VAE和图像的输入信息之外，它需要额外提供遮罩提供给模型，让采样器知道该对哪个部分进行去噪（重新生成）在我的使用过程中，我感觉这个节点适合用于对于局部重绘替换成与原始图像完全不相关的内容。

不同denoise降噪值设置下使用该节点输出图像效果如下 inpaint_output_with_difference_denoise_setting

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`pixels`	`IMAGE`	要编码的输入图像。在编码之前，此图像将进行预处理和调整大小以匹配VAE模型的预期输入尺寸。
`vae`	`VAE`	用于将图像编码为其潜在表示的VAE模型。它在转换过程中起着关键作用，决定了输出潜在空间的质量和特性。
`mask`	`MASK`	一个遮罩，指示输入图像中要进行修复的区域。它用于在编码前修改图像，确保VAE专注于相关区域。
`grow_mask_by`	`INT`	指定扩展修复遮罩的程度，以确保潜在空间中的无缝过渡。较大的值会增加修复影响的区域。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	`LATENT`	输出包括图像的编码潜在表示和噪声遮罩，这两者对于后续的修复任务都至关重要。

工作流示例

VAE Encoder(for inpainting)使用示例

其它 comfyUI官方重绘示例工作流

Crop Latent｜Latent裁剪

文档说明

类名：LatentCrop
类别：latent/transform
输出节点：False LatentCrop节点旨在对图像的潜在表示执行裁剪操作。它允许指定裁剪尺寸和位置，从而实现对潜在空间的针对性修改。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples`	LATENT	`samples` 参数代表要裁剪的潜在表示。它对于定义裁剪操作将执行的数据至关重要。
`width`	INT	指定裁剪区域的宽度。它直接影响输出潜在表示的维度。
`height`	INT	指定裁剪区域的高度，影响裁剪后潜在表示的大小。
`x`	INT	确定裁剪区域起始的x坐标，影响裁剪在原始潜在表示内的位置。
`y`	INT	确定裁剪区域起始的y坐标，设定裁剪在原始潜在表示内的位置。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	LATENT	输出是应用了指定裁剪的修改后的潜在表示。

Flip Latent｜Latent翻转

文档说明

类名：LatentFlip
类别：latent/transform
输出节点：False LatentFlip节点旨在通过垂直或水平翻转来操作潜在表示。此操作允许转换潜在空间，可能揭示数据中的新变化或视角。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples`	LATENT	`samples` 参数代表要翻转的潜在表示。翻转操作会根据`flip_method`参数，沿垂直或水平方向改变这些表示，从而转换潜在空间中的数据。
`flip_method`	COMBO[STRING]	`flip_method` 参数指定了潜在样本将沿哪个轴翻转。它可以是 ‘x-axis: 垂直’ 或 ‘y-axis: 水平’，决定了翻转的方向，因此也决定了应用于潜在表示的转换性质。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	LATENT	输出是输入潜在表示的修改版本，已根据指定的方法翻转。这种转换可以在潜在空间中引入新的变体。

Rotate Latent｜Latent旋转

文档说明

类名：LatentRotate
类别：latent/transform
输出节点：False LatentRotate节点旨在通过指定角度旋转图像的潜在表示。它抽象了操作潜在空间以实现旋转效果的复杂性，使用户能够在生成模型的潜在空间中轻松变换图像。

输入类型

参数名称	数据类型	作用
`samples`	LATENT	`samples` 参数代表要旋转的图像的潜在表示。它对于确定旋转操作的起始点至关重要。
`rotation`	COMBO[STRING]	`rotation` 参数指定了潜在图像应旋转的角度。它直接影响生成图像的方向。

输出类型

参数名称	数据类型	作用
`latent`	LATENT	输出是输入潜在表示的修改版本，已按指定角度旋转。

Empty Hunyuan Latent Video 空Latent视频（混元）

Empty Hunyuan Latent Video

Empty Hunyuan Latent Video 节点概述

EmptyHunyuanLatentVideo 节点和 EmptyLatent Image 有点类似你可以这样理解它的功能，在绘画中作家需要画布来进行作画，对应的尺寸大小和长度就是画布的特征，批次信息则为提供几张画布而这个节点就是提供了一个全新的空白的画布，用于后续的视频生成。

类名

类名: EmptyHunyuanLatentVideo
类别: latent/video
输出节点: True

Empty Hunyuan Latent Video 输入类型

参数	Comfy 数据类型	描述
`width`	`INT`	视频的宽度，默认为 848，最小值为 16，最大值为 `nodes.MAX_RESOLUTION`，步长为 16。
`height`	`INT`	视频的高度，默认为 480，最小值为 16，最大值为 `nodes.MAX_RESOLUTION`，步长为 16。
`length`	`INT`	视频的长度，默认为 25，最小值为 1，最大值为 `nodes.MAX_RESOLUTION`，步长为 4。
`batch_size`	`INT`	批次大小，默认为 1，最小值为 1，最大值为 4096。

Empty Hunyuan Latent Video 输出类型

参数	Comfy 数据类型	描述
`samples`	`LATENT`	生成的潜在视频样本，包含全零的张量，适用于后续的处理和生成任务。

Empty Hunyuan Latent Video 工作流示例

腾讯混元视频模型工作流

与该节点相关的一些资源

下面是 ComfyUI Wiki为大家整理的相关资源

Empty Hunyuan Latent Video 节点源码

ComfyUI 版本: v0.3.10
2025-01-07