.ai

model AI sumber terbuka terbaik

Cari

Nod CLIP Text Encode (Prompt) dalam ComfyUI

CLIP Text Encode menukar prompt teks kepada CONDITIONING menggunakan pengekod teks model. Satu node pegang prompt positif, satu lagi pegang prompt negatif.

Pek nod: ComfyUI core

Kategori: Conditioning dan prompt

Apa yang dilakukan CLIP Text Encode (Prompt)

Sampler tak boleh baca perkataan. CLIP Text Encode jalankan prompt melalui pengekod teks CLIP (atau T5) dan hasilkan tensor conditioning yang kawal proses denoising. Aliran kerja biasa ada dua node: prompt positif disambung ke input positif KSampler dan prompt negatif ke input negatif.

Kotak teks sokong sintaks prompt ComfyUI: (word:1.3) tingkatkan perhatian pada perkataan, (word:0.7) kurangkan, tanda kurung biasa gandakan dengan 1.1, dan embedding dirujuk sebagai embedding:name. Prompt lebih 75 token akan dibahagi secara automatik, dan BREAK mula chunk baru secara manual.

Input

Nama	Jenis	Apakah ia
clip	CLIP	Pengekod teks dari Load Checkpoint, Load LoRA atau DualCLIPLoader.
text	STRING	Prompt teks. Boleh ada banyak baris; boleh ditukar jadi input untuk sambung dari node lain.

Output

Nama	Jenis	Apakah ia
CONDITIONING	CONDITIONING	Prompt yang telah dienkod untuk KSampler, ControlNet Apply atau node gabungan conditioning.

Langkau persediaan: aliran kerja ComfyUI prapasang di awan

BitVector menjalankan aliran kerja ComfyUI sedia ada pada GPU-nya sendiri. Tiada pemasangan, tiada nod yang hilang, tiada kotak merah. Buka di telefon atau komputer riba anda dan jana dalam seminit.

Cuba BitVector

Cara menggunakan CLIP Text Encode (Prompt)

Tambah dua node CLIP Text Encode dan sambungkan output CLIP dari loader kamu (selepas mana-mana LoRA) ke kedua-duanya.
Tulis prompt positif dalam satu node dan benda yang tak mahu dalam satu lagi.
Sambungkan CONDITIONING pertama ke KSampler positif dan yang kedua ke negatif.
Guna berat (term:1.2) dengan berhati-hati; 1.1 hingga 1.4 adalah julat yang berguna.

Tetapan dan petua

Letak perkataan paling penting dulu; CLIP beri perhatian lebih pada permulaan setiap chunk 75 token.
Embedding textual inversion: tulis embedding:filename (tanpa sambungan) dalam mana-mana kotak; embedding negatif macam easynegative letak dalam kotak negatif.
Untuk Flux dan SD3 tulis ayat semula jadi; berat dan tag campur-campur kurang sesuai dengan T5.
Klik kanan node dan pilih "Convert text to input" untuk kawal prompt dari node teks atau node wildcard.
Prompt negatif kosong tak apa; ComfyUI akan encode string kosong.

Penyelesaian masalah CLIP Text Encode (Prompt)

Panjang urutan indeks token lebih dari maksimum yang ditetapkan (77)

Mengapa ia berlaku

Prompt lebih dari 75 token. ComfyUI bahagikan kepada chunk, mesej ni cuma amaran dari tokenizer.

Cara membaikinya

Tak perlu betulkan untuk ketepatan. Pendekkan prompt atau guna BREAK untuk kawal tempat chunk pecah kalau perkataan lepas diabaikan.

Prompt nampak diabaikan dan imej hampir tak berubah

Mengapa ia berlaku

Node disambung ke CLIP yang tak sama dengan model (contoh CLIP checkpoint sedangkan model guna LoRA), atau cfg 1 pada model SD jadi panduan tak berkesan.

Cara membaikinya

Sambungkan CLIP dari loader terakhir dalam rantai dan jaga cfg antara 4 dan 8 untuk SD 1.5 dan SDXL. Untuk Flux, guna Flux Guidance bukan cfg.

Ralat: embedding tak jumpa / "embedding:xyz" dicetak dalam output

Mengapa ia berlaku

Fail embedding hilang dari models/embeddings atau nama ada salah ejaan atau sambungan.

Cara membaikinya

Salin fail .pt atau .safetensors ke models/embeddings dan rujuk dengan nama fail tanpa sambungan, ikut huruf besar kecil di Linux.

Perkataan berbobot seperti (red:1.5) hasilkan artifak

Mengapa ia berlaku

Berat lebih dari kira-kira 1.5 tolak embedding keluar dari julat yang model dilatih.

Cara membaikinya

Jaga berat bawah 1.4 dan ulang konsep dengan perkataan daripada naikkan nombor.

Jalankan aliran kerja ini dari telefon anda

Setiap aliran kerja di halaman ini telah prapasang di BitVector dengan model dan nod tersuai sedia ada. Pilih satu, taip prompt, selesai. Tiada persediaan, tiada apa untuk dimuat turun.

Cuba BitVector

Soalan tentang CLIP Text Encode (Prompt)

Perlukah saya ada prompt negatif?

Untuk SD 1.5 dan SDXL ia sangat membantu (kabur, resolusi rendah, tangan buruk). Flux pada cfg 1 abaikan terus.

Kenapa ada node "CLIP Text Encode (Prompt)" dan "CLIPTextEncodeSDXL"?

Varian SDXL bagi kamu set teks berasingan untuk dua pengekod SDXL dan saiz sasaran. Node biasa pun boleh guna untuk SDXL dalam praktik.

Apa fungsi BREAK?

Ia tamatkan chunk 75 token sekarang supaya perkataan selepasnya mula chunk baru dengan perhatian penuh.

Nod berkaitan

Load Checkpoint

ComfyUI core

Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) buka fail model .safetensors atau .ckpt dan bagi tiga bahagian yang setiap workflow perlukan: MODEL diffusion, pengekod teks CLIP dan VAE.

KSampler

ComfyUI core

KSampler menjalankan gelung denoising: ia mengambil model, prompt dan latent dan menghasilkan imej latent siap, dikawal oleh seed, langkah, cfg, sampler, scheduler dan denoise.

Conditioning (Combine) and (Concat)

ComfyUI core

Conditioning (Gabung) menggabungkan dua conditioning supaya sampler dipandu oleh kedua-duanya sekali; Conditioning (Sambung) menyambung urutan token menjadi satu prompt yang lebih panjang. Node berkaitan menetapkan kawasan, topeng dan julat masa langkah.

CLIP Set Last Layer

ComfyUI core

CLIP Set Last Layer adalah setara ComfyUI untuk "clip skip": ia hentikan pengekod teks beberapa lapisan lebih awal (-2 adalah tetapan biasa untuk model anime dan Pony).

Flux Guidance

ComfyUI core

Flux Guidance (FluxGuidance) menulis nilai panduan ke dalam conditioning yang diharapkan oleh Flux Dev, menggantikan cfg; 3.5 adalah tetapan lalai dan 2 hingga 5 adalah julat yang berguna.

Penat membaiki nod? Biarkan awan melakukannya

BitVector mengekalkan beratus-ratus aliran kerja ComfyUI yang dipasang, dikemas kini dan diuji pada GPU awan yang pantas. Tiada Python, tiada ralat CUDA, tiada had VRAM. Berfungsi dari mana-mana pelayar.

Cuba BitVector