CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)是由OpenAI在2021年发布的一种多模态预训练神经网络, 它通过大量图像和文本的配对数据进行预训练,学习图像和文本之间的对齐关系。 CLIP模型有两个主要部分:文本编码器(Text Encoder)和图像编码器(Image Encoder)。 文本编码器用于将文本转换为低维向量表示,图像编码器则将...
文本到图像(Text-to-Image)工作流: 加载检查点(Load Checkpoint):选择Stable Diffusion模型。 CLIP文本编码器(CLIP Text Encoder):输入正向提示词和负向提示词。 空Latent设定:设置生成图像的分辨率和批次数。 K采样器(KSampler):通过不断加噪去噪,生成符合要求的图像。 VAE解码器(VAE Decoder):将生成的图像转换为...
首先，CLIP 模型包含一个 Text Encoder，用于将文本转换为特征向量。同时，它还有一个 Image Encoder，将图像也转换成特征向量。如果这两个向量越接近，意味着文本描述与图像内容越匹配；相反，如果向量距离越远，则表明两者的相关性越低。OpenAI 用 4 亿组图片和文本对对 CLIP 模型进行了训练，最终效果如图所示。当...
comfyui生成图像的过程是先铺噪点再去噪点的过程,所以必须有大模型、文本编码器(有正向和反向两个输入框),由于文生图流程中文字和图片属于两种不同的模态,所以要有clip text encoder以提示词的形式让文字和图片建立联系! emptylatent image(空白图片)这个框是输入图片的尺寸,在传入采样器中KSampler(采样器)中,加入...
其实在WebUI中,一个LoRA在训练的时候是同时在底模文本编码器(Clip text encoder)和噪声预测器(即主模型UNet)上都训练了的,而这两部分都会生成对应的“经验积累”,他们附加到主模型上的强度大小,就分别对应了我们在comfyUI中load LoRA里面填的这两个数值。 有啥区别? blindbox lora可以把一张普通的插画风格作品...
在 comfyui 的图像生成过程中，首先铺设噪点，然后通过去噪操作，实现从无到有的转化。这个过程中，大模型、文本编码器（包含正向和反向输入）扮演关键角色。由于文字和图像在生成过程中属于不同模态，clip text encoder 如同纽带，帮助文字与图片建立联系。空白图片（empty latent image）框定输入尺寸，在...
Clip text encoder with BREAK formatting like A1111 (uses conditioning concat) - dfl/comfyui-clip-with-break
在ComfyUI中,Load Checkpoint节点的CLIP输出连接到CLIP Text Encode节点。CLIP Text Encode节点接受用户提供的提示词,并将它们输入到CLIP语言模型中,将每个词转换为嵌入。这些嵌入捕捉词语的语义含义,使MODEL能够生成与给定提示词一致的图像。 VAE:VAE(Variational AutoEncoder)负责在像素空间和潜在空间之间转换图像。它由...
text_encoders 文件夹包含三个文本编码器及其原始模型卡链接,方便用户使用。text_encoders 文件夹中的所有组件(以及嵌入在其他包中的等效组件)均受其各自原始许可证的约束。 CLIP 模型存放位置:ComfyUI\models\clip 注意:使用 sd3_medium_incl_clips_t5xx1fp8.safetensors(也即是最大的大模型)模型时将不再需要...
先把base 的两个输入框砍掉,然后从搜寻框找到 CLIPTextEncodeSDXL 并且多複製一个,再来把 prompt styler 也叫出来。 我们需要让输入的文字,经过这个 styler 再送到 encoder 里面,所以第一步,在两个 XL text encode 上面按右键,把 text_g 跟 text_l 都转成外部输入的小点,把 styler 右边的正向跟反向分别拉进...