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# 遅延評価

## 遅延評価

デフォルトでは、ノードを実行する前に、すべての `required` および `optional` 入力が評価されます。しかし、場合によっては入力を使用しないこともあり、それを評価すると不要な処理が発生します。遅延評価が有益となるノードの例をいくつか挙げます：

1. 比率が `0.0`（この場合、最初のモデルをロードする必要はありません）または `1.0`（この場合、2 番目のモデルをロードする必要はありません）である `ModelMergeSimple` ノード。
2. 2 つの画像間の補間において、比率（またはマスク）が完全に `0.0` または完全に `1.0` である場合。
3. どの入力を通過させるかを決定する入力を持つ Switch ノード。

<Tip>入力を遅延評価にするコストは非常に低いです。可能であれば、通常はそうすべきです。</Tip>

### 遅延入力の作成

入力を入力を「遅延」入力にするには、2 つのステップがあります。それは以下の通りです：

1. `INPUT_TYPES` が返す辞書で入力を遅延としてマークする
2. 評価前に呼び出され、さらに入力が必要かどうかを判定する `check_lazy_status` という名前のメソッドを定義する（注：クラスメソッド*ではありません*）。

これらを説明するために、マスクに従って 2 つの画像間を補間する「MixImages」ノードを作成します。マスク全体が `0.0` の場合、2 番目の画像に至るツリーのどの部分も評価する必要はありません。マスク全体が `1.0` の場合、最初の画像の評価をスキップできます。

#### `INPUT_TYPES` の定義

入力が遅延であることを宣言するには、入力のオプション辞書に `lazy: True` キー値ペアを追加するだけです。

```python theme={null}
@classmethod
def INPUT_TYPES(cls):
    return {
        "required": {
            "image1": ("IMAGE",{"lazy": True}),
            "image2": ("IMAGE",{"lazy": True}),
            "mask": ("MASK",),
        },
    }
```

この例では、`image1` と `image2` の両方が遅延入力としてマークされていますが、`mask` は常に評価されます。

#### `check_lazy_status` の定義

利用可能*でない*遅延入力が 1 つ以上ある場合、`check_lazy_status` メソッドが呼び出されます。このメソッドは、標準の実行関数と同じ引数を受け取ります。すべての利用可能な入力は最終値で渡され、利用できない遅延入力は `None` 値になります。

`check_lazy_status` 関数の責任は、続行するために必要な遅延入力の名前のリストを返すことです。すべての遅延入力が利用可能な場合、関数は空のリストを返すべきです。

`check_lazy_status` は複数回呼び出される可能性があることに注意してください。（例えば、ある遅延入力を評価した後に、別の入力を評価する必要があることがわかる場合があります。）

<Tip>この関数は実際の入力値を使用するため、クラスメソッド*ではない*ことに注意してください。</Tip>

```python theme={null}
def check_lazy_status(self, mask, image1, image2):
    mask_min = mask.min()
    mask_max = mask.max()
    needed = []
    if image1 is None and (mask_min != 1.0 or mask_max != 1.0):
        needed.append("image1")
    if image2 is None and (mask_min != 0.0 or mask_max != 0.0):
        needed.append("image2")
    return needed
```

### 完全な例

```python theme={null}
class LazyMixImages:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(cls):
        return {
            "required": {
                "image1": ("IMAGE",{"lazy": True}),
                "image2": ("IMAGE",{"lazy": True}),
                "mask": ("MASK",),
            },
        }

    RETURN_TYPES = ("IMAGE",)
    FUNCTION = "mix"

    CATEGORY = "Examples"

    def check_lazy_status(self, mask, image1, image2):
        mask_min = mask.min()
        mask_max = mask.max()
        needed = []
        if image1 is None and (mask_min != 1.0 or mask_max != 1.0):
            needed.append("image1")
        if image2 is None and (mask_min != 0.0 or mask_max != 0.0):
            needed.append("image2")
        return needed

    # デモをシンプルに保つため、ここでは異なるバッチサイズの処理は試みていません
    def mix(self, mask, image1, image2):
        mask_min = mask.min()
        mask_max = mask.max()
        if mask_min == 0.0 and mask_max == 0.0:
            return (image1,)
        elif mask_min == 1.0 and mask_max == 1.0:
            return (image2,)

        result = image1 * (1. - mask) + image2 * mask,
        return (result[0],)
```

## 実行ブロッキング

遅延評価はグラフの一部を「無効」にする推奨方法ですが、遅延評価自体を実装していない `OUTPUT` ノードを無効にしたい場合もあります。それが自分で開発した出力ノードである場合、以下のように遅延評価を追加すべきです：

1. `enabled` 用の必須（新しいノードの場合）または任意（後方互換性を気にする場合）入力を追加し、デフォルトを `True` にする
2. 他のすべての入力を `lazy` 入力にする
3. `enabled` が `True` の場合のみ、他の入力を評価する

制御できないノードである場合、`comfy_execution.graph.ExecutionBlocker` を利用できます。この特殊なオブジェクトは、任意のソケットからの出力として返すことができます。入力として `ExecutionBlocker` を受け取るノードは実行をスキップし、その `ExecutionBlocker` をすべての出力として返します。

<Tip>**ExecutionBlocker が前方に伝播するのを防ぐ方法は意図的に存在しません。** これが必要だと思う場合は、実際に遅延評価を使用すべきです。</Tip>

### 使用方法

`ExecutionBlocker` を構築して使用する方法は 2 つあります。

1. コンストラクタに `None` を渡して、サイレントに実行をブロックします。これは、実行のブロックが成功した実行の一部である場合（出力を無効にするなど）に役立ちます。

```python theme={null}
def silent_passthrough(self, passthrough, blocked):
    if blocked:
        return (ExecutionBlocker(None),)
    else:
        return (passthrough,)
```

2. コンストラクタに文字列を渡して、オブジェクトを受け取ったためにノードがブロックされたときにエラーメッセージを表示します。これは、誰かが意味のない出力を使用した場合に意味のあるエラーメッセージを表示したい場合に役立ちます。例えば、VAE を含まないモデルをロードしたときの `VAE` 出力などです。

```python theme={null}
def load_checkpoint(self, ckpt_name):
    ckpt_path = folder_paths.get_full_path("checkpoints", ckpt_name)
    model, clip, vae = load_checkpoint(ckpt_path)
    if vae is None:
        # このエラーは、後続のノードで発生する "'NoneType' has no attribute" エラーよりも有用です
        vae = ExecutionBlocker(f"No VAE contained in the loaded model {ckpt_name}")
    return (model, clip, vae)
```