权重调度扩展 (WeightScheduleExtend) - ComfyUI-KJNodes

Weight Schedule Extend 节点能够自动检测输入数据的格式，支持列表、Pandas Series 和 PyTorch Tensor 三种常见的数据结构。

Weight Schedule Extend 是一个用于处理和扩展权重或数值序列的节点。其核心功能是接收两个输入序列，将它们合并或扩展成一个单一的序列，并根据需要自动进行数据格式转换。此节点简化了在不同数据格式之间协同工作的工作流。

节点功能

此节点能够自动检测输入数据的格式，支持列表、Pandas Series 和 PyTorch Tensor 三种常见的数据结构。其核心机制是：当两个输入数据的格式不一致时，它会将第二个输入转换为与第一个输入相同的格式，从而实现无缝的序列合并与扩展，最终输出一个统一的浮点数序列。

参数名称	数据类型	必填	默认值	取值范围/选项	说明
`output_type`	COMBO	是	match_input	"match_input", "list", "pandas series", "tensor"	指定输出格式。选项为 "match_input"（匹配输入格式）、"list"（列表）、"pandas series"（Pandas 序列）或 "tensor"（PyTorch 张量）。
`input_values_1`	FLOAT	是	0.0	-	第一个输入数值序列。接受列表、Pandas Series 或 PyTorch Tensor 格式。
`input_values_2`	FLOAT	是	0.0	-	第二个输入数值序列。格式不限；节点会自动尝试将其转换为与第一个输入匹配的格式。

参数名称	数据类型	说明
FLOAT	FLOAT	输出合并或扩展后的统一浮点数序列。具体格式由 `output_type` 参数决定。

在构建涉及动画插值或权重过渡的工作流时，此节点非常有用。例如，你可以将一个描述镜头 A 运动轨迹的权重列表与镜头 B 的权重列表连接起来，生成一个平滑过渡的完整动画权重序列，而无需手动进行格式转换。

使用此节点时，请注意输入数据应可解释为数值序列。输入无法转换为有效序列的复杂对象可能会导致错误。节点内部依赖 Pandas 和 PyTorch 库，因此请确保你的 ComfyUI 环境已正确安装这些依赖关系。