CLIP视觉加载器(CLIPLoader)是一种高级加载器,用于简化和自动化CLIP模型的加载与配置过程。它通过抽象化模型加载和配置的复杂性,为用户提供了一种便捷的方式来访问和使用不同类型的CLIP模型,例如稳定扩散(stable diffusion)和稳定级联(stable cascade)。 CLIPLoader的主要功能是允许用户选择并加载特定的CLIP模型,这些模型...
这个工作流是IPAdapter通过CLIP视觉学习原图的特征和风格,经过采样器生成新图的过程。你可以在文本编辑器中设置你的绘图要求。 我们看到这两个核心节点左边和大模型相连,右边和采样器相连。 权重:这个参数控制参考图像对生成图像的影响程度。通过调整权重,可以控制风格迁移的强度。例如,权重为1表示参考图像对生成图像有较...
ComfyUI教程-3.基础工作流完全解析、自定义节点、提示词自动补全和规则技巧、模型训练原理、VAE、CLIP视觉编码、采样器对比、运行原理, 视频播放量 1124、弹幕量 0、点赞数 44、投硬币枚数 46、收藏人数 43、转发人数 10, 视频作者 阿夕AI, 作者简介 三维建模表现创作和数字
将我们的 ipadapter 大模型选择为ip-adapter_sdxl.safetensors,并选择适用于 SDXl 的 CLIP 视觉模型。 通常情况下,SDXL 对原图像有更高的参考性。 我们再来看下ip-adapter_sdxl_vit-h.safetensors的效果,注意带 vit-h 的模型需要使用适用于 sd15 的 CLIP 视觉模型。最后生成的结果一言难尽!! 最后看下SD...
2.应用样式模型节点(Apply Style Model node) 应用风格模型节点可用于为扩散模型(diffusion model)提供进一步的视觉指导,特别是关于生成图像的风格。该节点接收一个T2I风格适配器(style adaptor)模型和一个CLIP视觉模型(CLIP vision model)的嵌入(embedding),以引导扩散模型朝向CLIP视觉模型嵌入的图像风格发展。 输入包括...
这三个节点用来将IPAdapter模型的效果注入到大模型中去引导扩散。 输入: model → 模型 ipadapter → IP适配器 image → 图像 image_negative → 负图像 attn_mask → 注意力掩码 clip_vision → CLIP视觉 参数: weight → 权重 weight_type → 权重类型 ...
用来控制新图片中扩展画面的生成风格,使之更接近原图。如何模型和图片的匹配度比较高,这组节点也可以忽略。 任意切换:这里用了任意切换,使得 IPAdapter 默认参考原图片,我们也可以在这里指定一个新的参考图,代替原图片供 IPAdapter使用。 CLIP视觉加载器:加载视觉模型,用来从参考图片提取视觉特征。
第一种是PowerPaint模型:如图所示,使用PowerPaint模型时必须搭配1.5版的SD大模型,并加载PowerPaint所需的Clip模型。该模型的功能是去除图像中被蒙版覆盖的区域。 第二种是BrushNet模型,它使用了random_mask模型。在实验中,我使用的是SDXL大模型。下图展示了使用random_mask模型进行局部修复的效果。可以看出,最终修复后的...
ControlNet节点提供视觉指导，通过图像和训练的ControlNet模型来提示扩散模型。输入包括条件、ControlNet模型和引导图像，输出为经过引导的条件设置。应用样式模型节点（Apply Style Model node）该节点为扩散模型提供样式指导，采用T2I样式适配器模型和CLIP视觉模型的嵌入。输入为条件、样式模型和视觉指导图像，...
基本流程就是,输入一张参考图,使用 CLIP 视觉模型对图像内容进行理解,在通过 IPAdapter 模型和基础大模型中和一下,作为条件输入到潜空间,以达到图像风格的魔法效果。 另外,ComfyUI_IPAdapter_plus 插件还提供了另一个节点,IPAdapter 加载器。它的作用是把 IPAdapter 模型和 Clip 视觉模型一起加载进来了。 该节点...