clip_name:CLIP 模型的名称。 输出: CLIP:用于编码文本提示的 CLIP 模型。 4.Load CLIP Vision Load CLIP Vision 节点可用于加载特定的 CLIP 视觉模型。与 CLIP 模型用于编码文本提示的方式类似,CLIP 视觉模型用于编码图像。 输入: clip_name:CLIP 视觉模型的名称。 输出: CLIP_VISION:用于编码图像提示的 CLIP ...
3)Load CLIP Vision 作用:CLIP视觉模型加载器 3.2 使用 IPAdapter 生成更好的图片 通常情况下,使用 IPAdapter 会导致生成的图像过拟合(burn),这时候需要降低一点CFG并提高一点迭代步数,可以看下面不同 CFG 和 步数下的对比。可以看到 CFG 在 6 的时候图像更加柔和。 当然,我们还可以通过image_negative来输入图像...
Load Checkpoint:这个节点用来加载 Stable Diffusion 基础模型,基础模型是生成图片必需的,不同的基础模型可能擅长生成不同事物或者风格的图片,比如这里的 realisticVisionV51_v51VAE 擅长生成真实视觉图像。国内用户可以在https://liblib.art下载自己喜欢或者需要的基础模型。 这个节点有三个输出:MODEL、CLIP和VAE,MODEL就...
"inputs": { "clip_name": "CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K.safetensors" }, "class_type": "CLIPVisionLoader", "_meta": { "title": "Load CLIP Vision" } }, "45": { "inputs": { "ipadapter_file": "ip-adapter-plus_sd15.safetensors" }, "class_type": "IPAdapterModelLoade...
clip_vision 模型类别: CLIP 视觉模型(CLIP Vision Model) 模型全称: clip_vision 功能详解: 用途和目标: 将图像转换为嵌入向量,以便与文本提示进行比较和匹配。 训练数据和方法: 在大规模的图像-文本对数据集上进行训练。 在图像生成或处理流程中的作用: 在ComfyUI中,clip_vision模型用于编码图像提示,为图像生成...
配置关注层遮罩和CLIP模型 连接遮罩:将FeatherMask的MASK输出端口连接到IPAdapter Advanced的attn_mask(关注层遮罩)输入端。这样做是为了明确告诉IP-Adapter应该关注图像中的哪个部分,即在本例中是服装的区域。 导入CLIP视觉加载器:从ComfyUI的节点库中拖出CLIP Vision Loader(CLIP视觉加载器)。
"class_type": "CLIPVisionLoader", "_meta": { "title": "Load CLIP Vision" } }, "45": { "inputs": { "ipadapter_file": "ip-adapter-plus_sd15.safetensors" }, "class_type": "IPAdapterModelLoader", "_meta": { "title": "IPAdapter Model Loader" ...
五、遮罩操作 转换图像为遮罩：将图像的特定通道转换为遮罩。转换遮罩为图像：将遮罩转换为灰度图像。裁剪遮罩：将遮罩裁剪成新的形状。六、模型加载器 GLIGEN Loader：加载GLIGEN模型，用于关联空间信息到文本提示的部分。Hypernetwork Loader：加载超网络，用于修改扩散模型。Load CLIP、CLIP Vision等：加载CLIP模型、...
unCLIP模型是一种经过特殊调整的扩散模型版本,它不仅能够接收文本提示,还能通过CLIPVision编码接收图像概念作为输入。在采样时,模型会从图像中提取概念并传递给主模型,使用户能够在提示中直接使用图像。unCLIPCheckpointLoader节点正是为了支持这种功能而设计的,它允许用户在AI艺术生成任务中利用这些能力,提高生成图像的质量和...
1.第一步:搭载easy use文生图工作流! 大佬用的工作流是easy use,先来看用easyuse 搭建的基础文生图工作流! 这里有三个节点,第一easyload(a111)加载器,这个加载器集合了正负反向词和大模型、lora、clipskip跳过层、latent等这样真的可以很方便!都是一键加载,是把这个打包到pipe,这个可以翻译为管道或者束里!当...