Model
Trends
.ai
Model
Trends
.ai
최고의 오픈 소스 AI 모델

ComfyUI의 CLIP Text Encode (Prompt) 노드

CLIP Text Encode는 텍스트 프롬프트를 모델 텍스트 인코더를 사용해 CONDITIONING으로 바꿔줘. 한 노드는 긍정 프롬프트를, 다른 노드는 부정 프롬프트를 담아.
노드 팩: ComfyUI core
카테고리: 컨디셔닝과 프롬프트

CLIP Text Encode (Prompt)이(가) 하는 일

샘플러는 단어를 직접 읽지 못해. CLIP Text Encode는 프롬프트를 CLIP(또는 T5) 텍스트 인코더에 넣어서 노이즈 제거를 조절하는 컨디셔닝 텐서를 만들어줘. 보통 두 개를 써: 긍정 프롬프트는 KSampler 긍정 입력에, 부정 프롬프트는 부정 입력에 연결해.
텍스트 박스는 ComfyUI 프롬프트 문법을 지원해: (word:1.3)은 단어에 더 집중하게 하고, (word:0.7)은 덜 집중하게 해, 그냥 괄호는 1.1배 곱하고, 임베딩은 embedding:name으로 참조해. 75 토큰 넘으면 자동으로 나누고, BREAK는 수동으로 새 조각을 시작해.

입력

이름
타입
의미
clip
CLIP
Load Checkpoint, Load LoRA 또는 DualCLIPLoader에서 나온 텍스트 인코더.
text
STRING
프롬프트. 여러 줄 가능; 다른 노드에서 입력으로 받을 수도 있어.

출력

이름
타입
의미
CONDITIONING
CONDITIONING
KSampler, ControlNet Apply 또는 conditioning combine 노드에 쓸 인코딩된 프롬프트.
AD
설치는 건너뛰세요: 클라우드에 미리 설치된 ComfyUI 워크플로
BitVector는 완성된 ComfyUI 워크플로를 자체 GPU에서 실행합니다. 설치 없음, 누락 노드 없음, 빨간 박스 없음. 휴대폰이나 노트북에서 열고 1분 안에 생성하세요.

CLIP Text Encode (Prompt) 사용법

  1. CLIP Text Encode 노드 두 개를 추가하고, 로더에서 나온 CLIP 출력(LoRA 적용 후)을 둘 다에 연결해.
  2. 하나는 긍정 프롬프트, 다른 하나는 원하지 않는 내용을 써.
  3. 첫 번째 CONDITIONING은 KSampler 긍정에, 두 번째는 부정에 연결해.
  4. (term:1.2) 같은 가중치는 적당히 써; 1.1에서 1.4 사이가 적당해.

설정과 팁

  • 가장 중요한 단어를 앞에 둬; CLIP은 75 토큰 조각마다 앞부분에 더 집중해.
  • 텍스처얼 인버전 임베딩: embedding:파일명(확장자 없이)을 어느 박스에 써도 돼; easynegative 같은 부정 임베딩은 부정 박스에 넣어.
  • Flux와 SD3는 자연스러운 문장으로 써; T5는 가중치나 태그 섞인 문장이 잘 안 먹혀.
  • 노드를 오른쪽 클릭해서 "Convert text to input"을 선택하면 텍스트 노드나 와일드카드 노드에서 프롬프트를 받을 수 있어.
  • 빈 부정 프롬프트도 괜찮아; ComfyUI는 빈 문자열을 인코딩해줘.

CLIP Text Encode (Prompt) 문제 해결

토큰 인덱스 시퀀스 길이가 최대값(77)보다 길어요

원인
프롬프트가 75 토큰을 넘었어. ComfyUI가 자동으로 나누는데, 이 메시지는 토크나이저 경고일 뿐이야.

해결 방법
문제가 아니니까 고칠 필요 없어. 프롬프트를 줄이거나 BREAK를 써서 나누는 위치를 조절해. 안 그러면 뒤쪽 단어가 무시될 수 있어.

프롬프트가 무시되는 것 같고 이미지 변화가 거의 없어요

원인
노드가 모델과 맞지 않는 CLIP에 연결됐거나(예: 체크포인트 CLIP인데 모델은 LoRA 거침), SD 모델에서 cfg가 1이라 가이드가 안 먹혀.

해결 방법
체인에서 마지막 로더의 CLIP을 연결하고, SD 1.5와 SDXL은 cfg를 4에서 8 사이로 유지해. Flux는 cfg 대신 Flux Guidance를 써.

오류: 임베딩을 찾을 수 없음 / 출력에 "embedding:xyz"가 찍혀요

원인
임베딩 파일이 models/embeddings에 없거나 이름에 오타나 확장자가 붙었어.

해결 방법
.pt나 .safetensors 파일을 models/embeddings에 복사하고, 확장자 없이 파일명으로 참조해. 리눅스는 대소문자 구분해.

(red:1.5) 같은 가중치 단어가 이상한 결과를 만들어요

원인
1.5 이상 가중치는 임베딩을 모델이 학습한 범위 밖으로 밀어내.

해결 방법
가중치는 1.4 이하로 유지하고, 숫자를 올리기보다 단어로 개념을 반복해.

AD
이 워크플로를 휴대폰에서 실행하세요
이 페이지의 모든 워크플로는 모델과 커스텀 노드까지 갖춘 채 BitVector에 미리 설치되어 있습니다. 하나 고르고 프롬프트를 입력하면 끝. 설정 제로, 다운로드 없음.

CLIP Text Encode (Prompt)에 관한 질문

부정 프롬프트가 꼭 필요해?

SD 1.5와 SDXL에선 많이 도움이 돼(흐림, 저해상도, 이상한 손). Flux는 cfg 1일 때 아예 무시해.

"CLIP Text Encode (Prompt)"랑 "CLIPTextEncodeSDXL" 노드는 왜 있어?

SDXL 버전은 두 SDXL 인코더에 각각 다른 텍스트와 목표 크기를 설정할 수 있어. 일반 노드도 SDXL에서 잘 작동해.

BREAK는 뭐야?

현재 75 토큰 조각을 끝내고, 뒤에 오는 단어들이 새 조각에서 완전한 집중을 받게 해.

관련 노드

Load Checkpoint
ComfyUI core
Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple)는 .safetensors 또는 .ckpt 모델 파일을 열고, 워크플로우에서 필요한 세 가지 부분인 diffusion MODEL, CLIP 텍스트 인코더, VAE를 제공합니다.
KSampler
ComfyUI core
KSampler는 노이즈 제거 과정을 실행해. 모델, 프롬프트, 그리고 잠재(latent)를 받아서 완성된 잠재 이미지를 만들어내지. 시드, 스텝, cfg, 샘플러, 스케줄러, 그리고 노이즈 제거 정도로 조절할 수 있어.
Conditioning (Combine) and (Concat)
ComfyUI core
Conditioning (Combine)은 두 개의 컨디셔닝을 합쳐서 샘플러가 두 가지를 동시에 참고하게 해줘요; Conditioning (Concat)은 토큰 시퀀스를 이어 붙여서 더 긴 프롬프트로 만듭니다. 관련 노드로는 영역, 마스크, 타임스텝 범위를 설정하는 게 있어요.
CLIP Set Last Layer
ComfyUI core
CLIP Set Last Layer는 ComfyUI에서 "clip skip"과 같은 역할을 해: 텍스트 인코더를 몇 개 레이어 일찍 멈춰줘 (-2가 애니메이션이나 Pony 모델에 흔히 쓰이는 설정이야).
Flux Guidance
ComfyUI core
Flux Guidance(FluxGuidance)는 Flux Dev가 기대하도록 증류된 컨디셔닝에 가이던스 값을 써서 cfg를 대체해. 기본값은 3.5고, 2에서 5 사이가 보통 쓸만해.
AD
노드 고치기에 지치셨나요? 클라우드에 맡기세요
BitVector는 수백 개의 ComfyUI 워크플로를 빠른 클라우드 GPU에 설치하고 업데이트하고 테스트해 둡니다. Python도, CUDA 오류도, VRAM 한계도 없습니다. 어떤 브라우저에서든 됩니다.

더 많은 ComfyUI 노드

ComfyUI Manager
ComfyUI-Manager
ComfyUI Manager는 인터페이스 안에서 커스텀 노드 팩과 모델을 설치, 업데이트, 수정해주고, 불러온 워크플로우에서 누락된 노드를 해결하며 설정을 스냅샷으로 저장하는 확장 기능이야.
Save Image
ComfyUI core
Save Image는 IMAGE 텐서를 ComfyUI/output에 PNG로 저장해. 파일 메타데이터에 전체 워크플로우가 들어가 있어서, 나중에 그 그림을 ComfyUI에 다시 끌어다 놓으면 그래프를 복원할 수 있어.
VAE Decode
ComfyUI core
VAE Decode는 샘플링된 LATENT를 VAE를 사용해 픽셀 IMAGE로 변환해 줘; VAE Decode (Tiled)는 아주 큰 이미지에 대해 타일 단위로 같은 작업을 해.
Empty Latent Image
ComfyUI core
Empty Latent Image는 텍스트-이미지 샘플링이 시작되는 빈 잠재 캔버스(가로, 세로, 배치 크기)를 만듭니다; 크기는 8의 배수여야 하고 모델 패밀리와 맞아야 해요.
Load Image
ComfyUI core
Load Image는 ComfyUI 입력 폴더(또는 업로드)에서 이미지를 불러와서 IMAGE 텐서와 알파 채널에서 추출한 MASK를 출력해. 이 MASK는 img2img, 인페인팅, ControlNet, IP-Adapter 그래프의 시작점이야.
Load LoRA
ComfyUI core
Load LoRA (LoraLoader)는 MODEL과 CLIP에 각각 다른 강도로 LoRA 파일을 적용해서, 스타일이나 캐릭터, 컨셉을 어떤 체크포인트에도 병합 없이 추가할 수 있어.