PPF_Noise_ComfyUI
该产品是ComfyUI的一组节点。它能生成Perlin幂分形噪声和交叉线幂分形噪声图案，可调整批量大小、宽度、高度、重采样方法等参数。还提供两个潜在张量的混合功能，有多种混合操作。此外，能将图像转换为潜在格式。各参数有特定取值范围，使用户可自定义输出的细节、复杂度、强度、对比度等。
WASasquatch
24 stars
Description
适用于ComfyUI的Perlin Power分形噪声[PowerNoiseSuite的前身]
Perlin Power分形噪声潜变量
Power分形潜变量生成器
生成具有Perlin Power分形效果的批量图像。此存储库已弃用，由PowerNoiseSuite取代。
安装
- 将存储库克隆到
ComfyUI/custom_nodes。Torch版本无需安装requirements.txt。- 对于使用过非Torch版本的用户，需在ComfyUI的Python环境中运行
requirements.txt：- ComfyUI独立便携版示例：
C:\ComfyUI_windows_portable\python_embeded\python.exe -s -m pip install -r "C:\ComfyUI_windows_portable\custom_nodes\PPF_Noise_ComfyUI\requirements.txt"
- ComfyUI独立便携版示例：
- 对于使用过非Torch版本的用户，需在ComfyUI的Python环境中运行
Perlin Power分形噪声参数
该节点生成Perlin Power分形噪声。
必需参数：
batch_size（整数）：批次中生成的噪声张量数量。- 范围：[1, 64]
width（整数）：每个张量的像素宽度。- 范围：[64, 8192]
height（整数）：每个图像的像素高度。resampling（字符串）：确定将噪声缩放到潜变量尺寸的重采样方法。选项：- "最近邻精确"：选择最近的源像素值，呈现块状像素化效果。
- "双线性"：使用四个最近源像素的加权平均，实现更平滑的过渡。
- "区域"：基于源像素区域计算值，减少混叠以保留更精细的细节。
- "双三次"：使用16个最近源像素的三次多项式，实现高质量平滑调整。
- "双线性插值"：结合双线性的简单性与sinc插值，减少伪影并提升质量。
X（浮点数）：噪声采样的X坐标偏移量。- 范围：[-99999999, 99999999]
Y（浮点数）：噪声采样的Y坐标偏移量。- 范围：[-99999999, 99999999]
Z（浮点数）：噪声采样的Z坐标偏移量。- 范围：[-99999999, 99999999]
frame（整数）：时间演变的当前帧数。- 范围：[0, 99999999]
evolution_factor（浮点数）：控制噪声随批次索引时间演变的程度。- 范围：[0.0, 1.0]
octaves（整数）：分形生成的八度数量，影响细节与复杂度。- 范围：[1, 8]
persistence（浮点数）：分形生成中每个八度的振幅衰减因子。- 范围：[0.01, 23.0]
lacunarity（浮点数）：分形生成中八度间的频率增长因子。- 范围：[0.01, 99.0]
exponent（浮点数）：通过修改噪声值调整噪声强度与对比度。- 范围：[0.01, 38.0]
scale（浮点数）：噪声频率的缩放因子；较大值生成更小细节，较小值生成更大图案。- 范围：[2, 2048]
brightness（浮点数）：调整整体噪声亮度。- -1.0：完全黑色。
- 0.0：无影响。
- 1.0：完全白色。
- 范围：[-1.0, 1.0]
contrast（浮点数）：调整噪声对比度。- -1.0：降低对比度。
- 0.0：无影响。
- 1.0：增强对比度。
- 范围：[-1.0, 1.0]
clamp_min（浮点数）：噪声值的下限。- 范围：[-10.0, 10]
clamp_max（浮点数）：噪声值的上限。- 范围：[-10, 10]
seed（整数，可选）：随机数生成种子（若为None则每批次使用随机种子）。- 范围：[0, 0xffffffffffffffff]
device（字符串）：生成噪声的设备（"cpu"或"cuda"）。
可选参数：
optional_vae（VAE，可选）：用于编码噪声的可选VAE。
返回值：
tuple（torch.Tensor [潜变量], torch.Tensor [图像]）
交叉线Power分形参数
该节点生成批量交叉线Power分形噪声图案。
必需参数：
batch_size（整数）：批次中生成的噪声张量数量。- 范围：[1, 64]
width（整数）：每个张量的像素宽度。- 范围：[64, 8192]
height（整数）：每个图像的像素高度。resampling（字符串）：确定将噪声缩放到潜变量尺寸的重采样方法（选项与“Perlin Power分形噪声”一致）。frequency（浮点数）：交叉线图案的频率。- 范围：[0.001, 1024.0]
octaves（整数）：分形生成的八度数量，影响细节与复杂度。- 范围：[1, 32]
persistence（浮点数）：分形生成中每个八度的振幅衰减因子。- 范围：[0.001, 2.0]
color_tolerance（浮点数）：控制输出中的颜色多样性。- 范围：[0.001, 1.0]
num_colors（整数）：输出中使用的颜色数量。- 范围：[2, 256]
angle_degrees（浮点数）：交叉线图案的角度（0.0至360.0度）。- 范围：[0.0, 360.0]
brightness（浮点数）：调整整体噪声亮度（范围与行为与“Perlin Power分形噪声”一致）。contrast（浮点数）：调整噪声对比度（范围与行为与“Perlin Power分形噪声”一致）。blur（浮点数）：应用于生成噪声的模糊强度。- 范围：[0.0, 1024.0]
clamp_min（浮点数）：噪声值的下限。- 范围：[-10.0, 10.0]
clamp_max（浮点数）：噪声值的上限。- 范围：[-10.0, 10.0]
seed（整数，可选）：随机数生成种子（若为None则每批次使用随机种子）。- 范围：[0, 0xffffffffffffffff]
device（字符串）：生成噪声的设备（"cpu"或"cuda"）。
可选参数：
optional_vae（VAE，可选）：用于编码噪声的可选VAE。
返回值：
tuple（LATENT, IMAGE）：包含生成的潜变量张量与图像张量。
混合潜变量参数
该节点使用指定操作混合两个潜变量张量。
必需参数：
latent_a（LATENT，必需）：用于混合的第一个输入潜变量张量。latent_b（LATENT，必需）：用于混合的第二个输入潜变量张量。operation（字符串，必需）：应用的混合操作。选项：- 加法：通过相加合并像素值。
- 双线性插值：使用
t因子进行平滑插值。 - 颜色减淡：基于混合图像提亮基图像。
- 余弦插值：使用余弦函数插值。
- 三次插值：通过三次插值混合。
- 差值：通过相减并取绝对值突出差异。
- 排除：应用排除公式实现独特对比度。
- 辉光：创建辉光效果（类似强光但更暗）。
- 强光：通过锐利的明暗过渡增强对比度。
- 线性插值：基于因子线性插值。
- 线性减淡：通过相加混合图像值提亮。
- 线性光：通过提亮/变暗调整对比度。
- 正片叠底：相乘像素值得到更暗结果。
- 叠加：通过叠加公式增强对比度。
- 点光：保留细节并强化颜色。
- 随机：向两张图像添加随机噪声。
- 反射：应用反射公式实现独特混合。
- 滤色：通过滤色公式提亮。
- 球面插值：球面插值实现平滑过渡。
- 减法：从基图像减去混合图像值。
- 亮光：通过亮光公式强化颜色。
blend_ratio（浮点数，必需）：latent_a与latent_b的混合比例。- 默认值：0.5
- 范围：[0.01, 1.0]
blend_strength（浮点数，必需）：混合操作的强度。- 默认值：1.0
- 范围：[0.0, 100.0]
可选参数：
mask（MASK，可选）：控制混合区域的掩码张量。set_noise_mask（字符串，可选）：是否设置噪声掩码（"false"或"true"）。normalize（字符串，可选）：是否对输出潜变量归一化（"false"或"true"）。clamp_min（浮点数，可选）：输出的最小钳位值。- 默认值：0.0
- 范围：[-10.0, 10.0]
clamp_max（浮点数，可选）：输出的最大钳位值。- 默认值：1.0
- 范围：[-10.0, 10.0]
返回值：
tuple（LATENT,）：包含混合后的潜变量张量。
图像转潜变量参数
该节点将IMAGE张量转换为LATENT格式（无需编码，主要用于原始噪声）。
必需参数：
images（IMAGE）：需要转换为潜变量张量的输入图像。resampling（字符串）：将图像缩放到潜变量尺寸的重采样方法（选项与“Perlin Power分形噪声”一致）。
返回值：
tuple（LATENT, IMAGE）：包含转换后的潜变量张量与输入图像。