Empty Latent Image Presets(EmptyLatentImagePresets)
Este nodo extrae técnicamente los valores de ancho y alto analizando la cadena de preajuste seleccionada por el usuario, y llama a la función integrada `EmptyLatentImage` de ComfyUI para generar un tensor de ruido latente con las dimensiones y el tamaño de lote especificados.
Empty Latent Image Presets
El nodo Empty Latent Image Presets extrae técnicamente los valores de ancho y alto analizando la cadena de preajuste seleccionada por el usuario, y llama a la función EmptyLatentImage integrada de ComfyUI para generar un tensor de ruido latente con las dimensiones y el tamaño de lote especificados.
Empty Latent Image Presets es un nodo de preajuste para generar imágenes latentes vacías. Permite a los usuarios seleccionar rápidamente entre un conjunto predefinido de dimensiones y proporciones de aspecto, simplificando la creación del espacio latente inicial en un flujo de trabajo. Este nodo sirve como un punto de partida conveniente para iniciar el proceso de generación de imágenes.
Funcionalidad del Nodo
Técnicamente, este nodo extrae los valores de ancho y alto analizando la cadena de preajuste seleccionada por el usuario y llama a la función EmptyLatentImage integrada de ComfyUI para generar un tensor de ruido latente con las dimensiones y el tamaño de lote especificados. Admite varias resoluciones de imagen comunes (512x512, 768x512, 960x512, 1024x512, 1024x576, 1536x640, 1344x768, 1216x832, 1152x896, 1024x1024) y proporciona una opción para intercambiar la proporción de aspecto, adaptándose a diferentes necesidades de generación.
Explicación de los Parámetros del Nodo - Empty Latent Image Presets
Parámetros de Control (Parameters)
| Nombre del Parámetro | Tipo de Dato | Obligatorio | Valor por Defecto | Rango de Valores/Opciones | Descripción |
|---|---|---|---|---|---|
dimensions | COMBO | Sí | 512 x 512 (1:1) | 512 x 512 (1:1), 768 x 512 (1.5:1), 960 x 512 (1.875:1), 1024 x 512 (2:1), 1024 x 576 (1.778:1), 1536 x 640 (2.4:1), 1344 x 768 (1.75:1), 1216 x 832 (1.46:1), 1152 x 896 (1.286:1), 1024 x 1024 (1:1) | : Selecciona las dimensiones y la proporción de aspecto de la imagen predefinida. Opciones: 512x512 (1:1), 768x512 (1.5:1), 960x512 (1.875:1), 1024x512 (2:1), 1024x576 (1.778:1), 1536x640 (2.4:1), 1344x768 (1.75:1), 1216x832 (1.46:1), 1152x896 (1.286:1), 1024x1024 (1:1). |
invert | BOOLEAN | Sí | False | - | : Valor booleano. Cuando es True, intercambia los valores de ancho y alto del preajuste seleccionado. |
batch_size | INT | Sí | 1 | 1 - 4096 | : Establece el número de lotes de imágenes latentes a generar. El rango de valores válido es de 1 a 4096. |
Salidas (Output)
| Nombre del Parámetro | Tipo de Dato | Descripción |
|---|---|---|
| Latent | LATENT | : El tensor de ruido latente vacío de salida, utilizado para la generación posterior de imágenes. |
| Width | INT | : El valor en píxeles del ancho correspondiente al preajuste seleccionado. |
| Height | INT | : El valor en píxeles del alto correspondiente al preajuste seleccionado. |
Casos de Uso
Este nodo es muy útil al construir un flujo de trabajo de generación de imágenes que requiere un tamaño de salida fijo. Por ejemplo, al crear banners para redes sociales o obras de arte con proporciones de aspecto específicas, puedes seleccionar directamente el preajuste "1024 x 576 (1.778:1)" sin necesidad de conectar manualmente dos nodos numéricos independientes para configurar el ancho y el alto, mejorando así la eficiencia en la construcción del flujo de trabajo.
Consideraciones
Ten en cuenta que este nodo genera una imagen latente vacía (es decir, ruido aleatorio). Para generar la imagen final, es necesario conectarlo a un nodo muestreador como KSampler y combinarlo con prompts. La información de dimensiones de salida puede ser utilizada por nodos posteriores que necesiten conocer la resolución de la imagen (como los preprocesadores de ControlNet o los nodos de guardado de imagen).
Enlace al Código Fuente del Nodo Empty Latent Image Presets
El nodo Empty Latent Image Presets proviene del paquete de nodos ComfyUI-KJNodes.
Comentarios
Inicia sesión con GitHub para unirte a la conversación.