.ai

de beste open source AI-modellen

Zoeken

CLIP Text Encode (Prompt)-node in ComfyUI

CLIP Text Encode zet een tekstprompt om in CONDITIONING met de modeltekstencoder. Eén node bevat de positieve prompt, een tweede de negatieve prompt.

Nodepakket: ComfyUI core

Categorie: Conditioning en prompts

Wat CLIP Text Encode (Prompt) doet

De sampler kan geen woorden lezen. CLIP Text Encode laat de prompt door de CLIP (of T5) tekstencoder lopen en maakt de conditioning-tensors die de denoising sturen. Een standaard workflow heeft er twee: de positieve prompt verbonden met de KSampler positieve input en de negatieve prompt verbonden met de negatieve input.

Het tekstvak ondersteunt ComfyUI prompt-syntaxis: (woord:1.3) verhoogt de aandacht op een woord, (woord:0.7) verlaagt het, gewone haakjes vermenigvuldigen met 1.1, en embeddings worden aangeduid als embedding:naam. Prompts langer dan 75 tokens worden automatisch in stukken gesplitst, en BREAK start handmatig een nieuw stuk.

Invoer

Naam	Type	Wat het is
clip	CLIP	De tekstencoder van Load Checkpoint, Load LoRA of DualCLIPLoader.
text	STRING	De prompt. Meerdere regels; kan worden omgezet naar een input om het van een andere node te voeden.

Uitvoer

Naam	Type	Wat het is
CONDITIONING	CONDITIONING	De gecodeerde prompt voor KSampler, ControlNet Apply of conditioning combine nodes.

Sla de installatie over: ComfyUI-workflows voorgeïnstalleerd in de cloud

BitVector draait kant-en-klare ComfyUI-workflows op eigen GPU's. Geen installatie, geen ontbrekende nodes, geen rode vakken. Open het op je telefoon of laptop en genereer binnen een minuut.

BitVector proberen

Zo gebruik je CLIP Text Encode (Prompt)

Voeg twee CLIP Text Encode nodes toe en verbind de CLIP-uitgang van je loader (na eventuele LoRA) met beide.
Schrijf de positieve prompt in de ene en de ongewenste dingen in de andere.
Verbind de eerste CONDITIONING met KSampler positief en de tweede met negatief.
Gebruik (term:1.2) gewichten spaarzaam; 1.1 tot 1.4 is het nuttige bereik.

Instellingen en tips

Zet de belangrijkste woorden eerst; CLIP let meer op het begin van elk 75-token stuk.
Textual inversion embeddings: schrijf embedding:bestandsnaam (zonder extensie) in een van de vakken; negatieve embeddings zoals easynegative gaan in het negatieve vak.
Voor Flux en SD3 schrijf natuurlijke zinnen; gewichten en tag-soups werken minder goed met T5.
Klik met rechts op de node en kies "Convert text to input" om de prompt vanuit een tekstnode of wildcard node te sturen.
Een lege negatieve prompt is prima; ComfyUI codeert een lege string.

Problemen met CLIP Text Encode (Prompt) oplossen

Token indices sequence length is longer than the specified maximum (77)

Waarom het gebeurt

De prompt is langer dan 75 tokens. ComfyUI splitst het in stukken, het bericht is alleen een waarschuwing van de tokenizer.

Zo los je het op

Niets om te repareren voor correctheid. Verkort de prompt of gebruik BREAK om te bepalen waar de stukken splitsen als latere woorden genegeerd worden.

De prompt lijkt genegeerd en het beeld verandert nauwelijks

Waarom het gebeurt

De node is verbonden met een CLIP die niet bij het model past (bijvoorbeeld de checkpoint CLIP terwijl het model via een LoRA gaat), of cfg staat op 1 bij een SD-model waardoor guidance geen effect heeft.

Zo los je het op

Verbind de CLIP van de laatste loader in de keten en houd cfg tussen 4 en 8 voor SD 1.5 en SDXL. Voor Flux gebruik Flux Guidance in plaats van cfg.

Fout: embedding niet gevonden / "embedding:xyz" weergegeven in de output

Waarom het gebeurt

Het embedding-bestand ontbreekt in models/embeddings of de naam bevat een typefout of extensie.

Zo los je het op

Kopieer het .pt of .safetensors bestand naar models/embeddings en verwijs ernaar met de bestandsnaam zonder extensie, let op hoofdletters op Linux.

Gewogen woorden zoals (red:1.5) veroorzaken artefacten

Waarom het gebeurt

Gewichten boven ongeveer 1.5 duwen de embedding buiten het bereik waarop het model getraind is.

Zo los je het op

Houd gewichten onder 1.4 en herhaal het concept in woorden in plaats van het getal te verhogen.

Start deze workflow vanaf je telefoon

Elke workflow op deze pagina staat voorgeïnstalleerd op BitVector, met modellen en custom nodes al op hun plek. Kies er een, typ een prompt, klaar. Nul installatie, niets te downloaden.

BitVector proberen

Vragen over CLIP Text Encode (Prompt)

Heb ik een negatieve prompt nodig?

Voor SD 1.5 en SDXL helpt het veel (wazig, lage resolutie, slechte handen). Flux bij cfg 1 negeert het helemaal.

Waarom zijn er "CLIP Text Encode (Prompt)" en "CLIPTextEncodeSDXL" nodes?

De SDXL-variant laat je aparte teksten instellen voor de twee SDXL encoders en doelgroottes. De gewone node werkt in de praktijk prima voor SDXL.

Wat doet BREAK?

Het stopt het huidige 75-token stuk zodat de woorden erna een nieuw stuk starten met volledige aandacht.

Verwante nodes

Load Checkpoint

ComfyUI core

Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) opent een .safetensors of .ckpt modelbestand en levert de drie onderdelen die elke workflow nodig heeft: het diffusion MODEL, de CLIP tekstencoder en de VAE.

KSampler

ComfyUI core

KSampler voert de denoising-lus uit: het neemt het model, prompts en een latent en maakt de afgewerkte latente afbeelding, gestuurd door seed, stappen, cfg, sampler, scheduler en denoise.

Conditioning (Combine) and (Concat)

ComfyUI core

Conditioning (Combine) voegt twee conditionings samen zodat de sampler door beide tegelijk wordt gestuurd; Conditioning (Concat) voegt de tokenreeksen samen tot één langere prompt. Gerelateerde nodes stellen gebied, masker en timestep-bereiken in.

CLIP Set Last Layer

ComfyUI core

CLIP Set Last Layer is de ComfyUI-versie van "clip skip": het stopt de tekstencoder een paar lagen eerder (-2 is de gebruikelijke instelling voor anime- en Pony-modellen).

Flux Guidance

ComfyUI core

Flux Guidance (FluxGuidance) schrijft de guidance-waarde in de conditioning die Flux Dev verwacht, in plaats van cfg; 3.5 is de standaard en 2 tot 5 is het nuttige bereik.

Nodes repareren beu? Laat de cloud het doen

BitVector houdt honderden ComfyUI-workflows geïnstalleerd, bijgewerkt en getest op snelle cloud-GPU's. Geen Python, geen CUDA-fouten, geen VRAM-limieten. Werkt in elke browser.

BitVector proberen