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Commit fea628f

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‎.gitignore‎

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*.DS_Store
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comfyui_embedded_docs/docs

‎docs/BasicScheduler/en.md‎

Lines changed: 17 additions & 0 deletions
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@@ -0,0 +1,17 @@
1+
2+
The BasicScheduler node is designed to compute a sequence of sigma values for diffusion models based on the provided scheduler, model, and denoising parameters. It dynamically adjusts the total number of steps based on the denoise factor to fine-tune the diffusion process.
3+
4+
## Input types
5+
6+
| Parameter | Comfy dtype | Description |
7+
|-----------|-------------|-------------|
8+
| `model` | `MODEL` | The model parameter specifies the diffusion model for which the sigma values are to be calculated. It plays a crucial role in determining the appropriate sigma values for the diffusion process. |
9+
| `scheduler` | `COMBO[STRING]` | The scheduler parameter determines the scheduling algorithm to be used for calculating the sigma values. It directly influences the progression and characteristics of the diffusion process. |
10+
| `steps` | `INT` | The steps parameter indicates the total number of steps in the diffusion process. It affects the granularity and duration of the process. |
11+
| `denoise` | `FLOAT` | The denoise parameter allows for adjusting the effective number of steps by scaling the total steps, enabling finer control over the diffusion process. |
12+
13+
## Output types
14+
15+
| Parameter | Comfy dtype | Description |
16+
|-----------|-------------|-------------|
17+
| `sigmas` | `SIGMAS` | The sigmas output represents the computed sequence of sigma values for the diffusion process, essential for controlling the noise level at each step. |

‎docs/BasicScheduler/es.md‎

Lines changed: 16 additions & 0 deletions
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@@ -0,0 +1,16 @@
1+
El nodo BasicScheduler está diseñado para calcular una secuencia de valores sigma para modelos de difusión basados en el programador, modelo y parámetros de reducción de ruido proporcionados. Ajusta dinámicamente el número total de pasos según el factor de reducción de ruido para afinar el proceso de difusión.
2+
3+
## Tipos de entrada
4+
5+
| Parámetro | Comfy dtype | Descripción |
6+
|------------|-------------|-------------|
7+
| `model` | `MODEL` | El parámetro model especifica el modelo de difusión para el cual se calcularán los valores sigma. Juega un papel crucial en la determinación de los valores sigma apropiados para el proceso de difusión. |
8+
| `scheduler`| `COMBO[STRING]` | El parámetro scheduler determina el algoritmo de programación que se utilizará para calcular los valores sigma. Influye directamente en la progresión y características del proceso de difusión. |
9+
| `steps` | `INT` | El parámetro steps indica el número total de pasos en el proceso de difusión. Afecta la granularidad y duración del proceso. |
10+
| `denoise` | `FLOAT` | El parámetro denoise permite ajustar el número efectivo de pasos escalando los pasos totales, permitiendo un control más fino sobre el proceso de difusión. |
11+
12+
## Tipos de salida
13+
14+
| Parámetro | Comfy dtype | Descripción |
15+
|-----------|-------------|-------------|
16+
| `sigmas` | `SIGMAS` | La salida sigmas representa la secuencia calculada de valores sigma para el proceso de difusión, esencial para controlar el nivel de ruido en cada paso. |

‎docs/BasicScheduler/fr.md‎

Lines changed: 16 additions & 0 deletions
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@@ -0,0 +1,16 @@
1+
Le nœud BasicScheduler est conçu pour calculer une séquence de valeurs sigma pour les modèles de diffusion en fonction du planificateur, du modèle et des paramètres de débruitage fournis. Il ajuste dynamiquement le nombre total d'étapes en fonction du facteur de débruitage pour affiner le processus de diffusion.
2+
3+
## Types d'entrée
4+
5+
| Paramètre | Comfy dtype | Description |
6+
|-----------|-------------|-------------|
7+
| `model` | `MODEL` | Le paramètre model spécifie le modèle de diffusion pour lequel les valeurs sigma doivent être calculées. Il joue un rôle crucial dans la détermination des valeurs sigma appropriées pour le processus de diffusion. |
8+
| `scheduler` | `COMBO[STRING]` | Le paramètre scheduler détermine l'algorithme de planification à utiliser pour calculer les valeurs sigma. Il influence directement la progression et les caractéristiques du processus de diffusion. |
9+
| `steps` | `INT` | Le paramètre steps indique le nombre total d'étapes dans le processus de diffusion. Il affecte la granularité et la durée du processus. |
10+
| `denoise` | `FLOAT` | Le paramètre denoise permet d'ajuster le nombre effectif d'étapes en échelonnant le total des étapes, permettant un contrôle plus fin du processus de diffusion. |
11+
12+
## Types de sortie
13+
14+
| Paramètre | Comfy dtype | Description |
15+
|-----------|-------------|-------------|
16+
| `sigmas` | `SIGMAS` | La sortie sigmas représente la séquence calculée de valeurs sigma pour le processus de diffusion, essentielle pour contrôler le niveau de bruit à chaque étape. |

‎docs/BasicScheduler/ja.md‎

Lines changed: 16 additions & 0 deletions
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@@ -0,0 +1,16 @@
1+
BasicSchedulerノードは、指定されたスケジューラー、モデル、およびデノイズパラメータに基づいて、拡散モデルのためのシグマ値のシーケンスを計算するように設計されています。デノイズファクターに基づいて総ステップ数を動的に調整し、拡散プロセスを微調整します。
2+
3+
## 入力タイプ
4+
5+
| パラメータ | Comfy dtype | 説明 |
6+
|-----------|-------------|-------------|
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| `model` | `MODEL` | モデルパラメータは、シグマ値を計算するための拡散モデルを指定します。拡散プロセスにおける適切なシグマ値を決定する上で重要な役割を果たします。 |
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| `scheduler` | `COMBO[STRING]` | スケジューラーパラメータは、シグマ値を計算するために使用されるスケジューリングアルゴリズムを決定します。拡散プロセスの進行と特性に直接影響を与えます。 |
9+
| `steps` | `INT` | ステップパラメータは、拡散プロセスの総ステップ数を示します。プロセスの粒度と期間に影響を与えます。 |
10+
| `denoise` | `FLOAT` | デノイズパラメータは、総ステップ数をスケーリングすることによって有効なステップ数を調整し、拡散プロセスをより細かく制御することを可能にします。 |
11+
12+
## 出力タイプ
13+
14+
| パラメータ | Comfy dtype | 説明 |
15+
|-----------|-------------|-------------|
16+
| `sigmas` | `SIGMAS` | シグマ出力は、拡散プロセスのために計算されたシグマ値のシーケンスを表し、各ステップでのノイズレベルを制御するために不可欠です。 |

‎docs/BasicScheduler/ko.md‎

Lines changed: 16 additions & 0 deletions
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@@ -0,0 +1,16 @@
1+
2+
`BasicScheduler` 노드는 제공된 스케줄러, 모델 및 디노이즈 매개변수를 기반으로 확산 모델을 위한 시그마 값의 시퀀스를 계산하도록 설계되었습니다. 디노이즈 계수를 기반으로 총 단계 수를 동적으로 조정하여 확산 과정을 미세 조정합니다.
3+
## 입력 유형
4+
5+
| 매개변수 | Comfy dtype | 설명 |
6+
|-----------|-------------|-------------|
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| `model` | `MODEL` | 모델 매개변수는 시그마 값을 계산할 확산 모델을 지정합니다. 이는 확산 과정에 적합한 시그마 값을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. |
8+
| `scheduler` | `COMBO[STRING]` | 스케줄러 매개변수는 시그마 값을 계산하는 데 사용할 스케줄링 알고리즘을 결정합니다. 이는 확산 과정의 진행과 특성에 직접적인 영향을 미칩니다. |
9+
| `steps` | `INT` | 단계 매개변수는 확산 과정의 총 단계 수를 나타냅니다. 이는 과정의 세분화와 지속 시간에 영향을 미칩니다. |
10+
| `denoise` | `FLOAT` | 디노이즈 매개변수는 총 단계를 조정하여 효과적인 단계 수를 조정할 수 있게 하여 확산 과정을 더 세밀하게 제어할 수 있습니다. |
11+
12+
## 출력 유형
13+
14+
| 매개변수 | Comfy dtype | 설명 |
15+
|-----------|-------------|-------------|
16+
| `sigmas` | `SIGMAS` | 시그마 출력은 확산 과정의 각 단계에서 노이즈 수준을 제어하는 데 필수적인 시그마 값의 계산된 시퀀스를 나타냅니다. |

‎docs/BasicScheduler/zh.md‎

Lines changed: 16 additions & 0 deletions
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@@ -0,0 +1,16 @@
1+
`BasicScheduler` 节点旨在根据提供的调度器、模型和去噪参数为扩散模型计算一系列 sigma 值。它根据去噪因子动态调整总步骤数，以微调扩散过程。
2+
3+
## 输入类型
4+
5+
| 参数名称 | 数据类型 | 作用 |
6+
| ----------- | ------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ |
7+
| `model` | MODEL | 模型参数指定了要计算 sigma 值的扩散模型。它在确定扩散过程中适当的 sigma 值中起着关键作用。 |
8+
| `scheduler` | COMBO[STRING] | 调度器参数决定了用于计算 sigma 值的调度算法。它直接影响扩散过程的进展和特性。 |
9+
| `steps` | INT | 步骤参数指示扩散过程中的总步骤数。它影响过程的粒度和持续时间。 |
10+
| `denoise` | FLOAT | 去噪参数允许通过缩放总步骤数来调整有效步骤数，从而对扩散过程进行更精细的控制。 |
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12+
## 输出类型
13+
14+
| 参数名称 | 数据类型 | 作用 |
15+
| -------- | -------- | --------------------------------------------------------------- |
16+
| `sigmas` | SIGMAS | 节点输出根据指定参数计算得到的 sigma 值序列，用于指导扩散过程。 |

‎docs/Canny/en.md‎

Lines changed: 14 additions & 0 deletions
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@@ -0,0 +1,14 @@
1+
The Canny node is designed for edge detection in images, utilizing the Canny algorithm to identify and highlight the edges. This process involves applying a series of filters to the input image to detect areas of high gradient, which correspond to edges, thereby enhancing the image's structural details.
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3+
## Input type
4+
| Parameter | Comfy dtype | Description |
5+
| --- | --- | --- |
6+
| `image` | `IMAGE` | The input image to be processed for edge detection. It is crucial as it serves as the base for the edge detection operation. |
7+
| `low_threshold` | `FLOAT` | The lower threshold for the hysteresis procedure in edge detection. It determines the minimum intensity gradient considered for an edge, affecting the sensitivity of edge detection. |
8+
| `high_threshold` | `FLOAT` | The upper threshold for the hysteresis procedure in edge detection. It sets the maximum intensity gradient considered for an edge, influencing the selectivity of edge detection. |
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10+
## Output types
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12+
| Parameter | Comfy dtype | Description |
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| --- | --- | --- |
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| `image` | `IMAGE` | The output is an image with highlighted edges, where the edges are detected using the Canny algorithm. This enhances the structural details of the original image. |

‎docs/Canny/es.md‎

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1+
El nodo Canny está diseñado para la detección de bordes en imágenes, utilizando el algoritmo Canny para identificar y resaltar los bordes. Este proceso implica aplicar una serie de filtros a la imagen de entrada para detectar áreas de alto gradiente, que corresponden a bordes, mejorando así los detalles estructurales de la imagen.
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3+
## Tipos de entrada
4+
5+
| Parameter | Comfy dtype | Description |
6+
| --- | --- | --- |
7+
| `image` | `IMAGE` | La imagen de entrada a procesar para la detección de bordes. Es crucial ya que sirve como base para la operación de detección de bordes. |
8+
| `low_threshold` | `FLOAT` | El umbral inferior para el procedimiento de histéresis en la detección de bordes. Determina el gradiente de intensidad mínimo considerado para un borde, afectando la sensibilidad de la detección de bordes. |
9+
| `high_threshold` | `FLOAT` | El umbral superior para el procedimiento de histéresis en la detección de bordes. Establece el gradiente de intensidad máximo considerado para un borde, influyendo en la selectividad de la detección de bordes. |
10+
11+
## Tipos de salida
12+
13+
| Parameter | Comfy dtype | Description |
14+
| --- | --- | --- |
15+
| `image` | `IMAGE` | La salida es una imagen con bordes resaltados, donde los bordes se detectan utilizando el algoritmo Canny. Esto mejora los detalles estructurales de la imagen original. |

‎docs/Canny/fr.md‎

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1+
Le nœud Canny est conçu pour la détection des contours dans les images, en utilisant l'algorithme de Canny pour identifier et mettre en évidence les contours. Ce processus implique l'application d'une série de filtres à l'image d'entrée pour détecter les zones de fort gradient, qui correspondent aux contours, améliorant ainsi les détails structurels de l'image.
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3+
## Types d'entrée
4+
5+
| Paramètre | Comfy dtype | Description |
6+
| --- | --- | --- |
7+
| `image` | `IMAGE` | L'image d'entrée à traiter pour la détection des contours. Elle est cruciale car elle sert de base pour l'opération de détection des contours. |
8+
| `low_threshold` | `FLOAT` | Le seuil inférieur pour la procédure d'hystérésis dans la détection des contours. Il détermine le gradient d'intensité minimum considéré pour un contour, affectant la sensibilité de la détection des contours. |
9+
| `high_threshold` | `FLOAT` | Le seuil supérieur pour la procédure d'hystérésis dans la détection des contours. Il fixe le gradient d'intensité maximum considéré pour un contour, influençant la sélectivité de la détection des contours. |
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11+
## Types de sortie
12+
13+
| Paramètre | Comfy dtype | Description |
14+
| --- | --- | --- |
15+
| `image` | `IMAGE` | La sortie est une image avec des contours mis en évidence, où les contours sont détectés à l'aide de l'algorithme de Canny. Cela améliore les détails structurels de l'image originale. |

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