.ai

en iyi açık kaynak yapay zeka modelleri

Ara

ComfyUI'de CLIP Text Encode (Prompt) düğümü

CLIP Text Encode, metin istemini modelin metin kodlayıcısını kullanarak CONDITIONING'e dönüştürür. Bir düğüm pozitif istemi, diğeri negatif istemi tutar.

Düğüm paketi: ComfyUI core

Kategori: Koşullandırma ve promptlar

CLIP Text Encode (Prompt) ne yapar

Sampler kelimeleri okuyamaz. CLIP Text Encode, istemi CLIP (veya T5) metin kodlayıcısından geçirir ve gürültü giderme işlemini yönlendiren conditioning tensörlerini üretir. Standart bir iş akışında ikisi olur: pozitif istem KSampler pozitif girişine, negatif istem ise negatif girişe bağlanır.

Metin kutusu ComfyUI istem sözdizimini destekler: (kelime:1.3) bir kelimenin dikkatini artırır, (kelime:0.7) azaltır, düz parantezler 1.1 ile çarpar ve gömme (embedding) referansları embedding:isim şeklindedir. 75 token'dan uzun istemler otomatik olarak parçalara ayrılır, BREAK ise elle yeni bir parça başlatır.

Girişler

Ad	Tür	Ne olduğu
clip	CLIP	Load Checkpoint, Load LoRA veya DualCLIPLoader'dan gelen metin kodlayıcı.
text	STRING	İstemi. Çok satırlı; başka bir düğümden beslemek için girişe dönüştürülebilir.

Çıkışlar

Ad	Tür	Ne olduğu
CONDITIONING	CONDITIONING	KSampler, ControlNet Apply veya conditioning combine düğümleri için kodlanmış istem.

Kurulumu atlayın: bulutta önceden yüklü ComfyUI iş akışları

BitVector hazır ComfyUI iş akışlarını kendi GPU'larında çalıştırır. Kurulum yok, eksik düğüm yok, kırmızı kutu yok. Telefonunuzdan veya dizüstünüzden açın, bir dakikada üretin.

BitVector’ı dene

CLIP Text Encode (Prompt) nasıl kullanılır

İki CLIP Text Encode düğümü ekle ve yükleyicinin CLIP çıkışını (herhangi bir LoRA sonrası) ikisine bağla.
Birine pozitif istemi, diğerine istenmeyen şeyleri yaz.
İlk CONDITIONING'i KSampler pozitif girişine, ikincisini negatif girişe bağla.
(terim:1.2) ağırlıklarını dikkatli kullan; 1.1 ile 1.4 arası faydalı aralıktır.

Ayarlar ve ipuçları

En önemli kelimeleri başa koy; CLIP her 75 token'lık parçanın başına daha çok dikkat eder.
Textual inversion gömme dosyaları: embedding:dosyaadı (uzantısız) yaz; negatif gömmeler (örneğin easynegative) negatif kutuya yazılır.
Flux ve SD3 için doğal cümleler yaz; ağırlıklar ve etiket karışımları T5 ile daha kötü çalışır.
Düğümde sağ tıkla ve "Convert text to input" seçeneğini kullanarak istemi bir metin düğümünden veya wildcard düğümünden kontrol et.
Boş negatif istem sorun değil; ComfyUI boş bir dizeyi kodlar.

CLIP Text Encode (Prompt) sorun giderme

Token indeks dizisi uzunluğu belirtilen maksimumdan daha uzun (77)

Neden olur

İstemin uzunluğu 75 token'ı aşıyor. ComfyUI bunu parçalara ayırır, mesaj sadece tokenizer'dan gelen bir uyarıdır.

Nasıl düzeltilir

Doğruluk için düzeltilecek bir şey yok. İstemi kısalt veya BREAK kullanarak parçaların nerede bölüneceğini kontrol et, çünkü sonraki kelimeler göz ardı edilebilir.

İstem göz ardı ediliyor gibi ve görüntü neredeyse değişmiyor

Neden olur

Düğüm, modelle eşleşmeyen bir CLIP'e bağlı (örneğin model LoRA'dan geçerken checkpoint CLIP bağlı) veya SD modelinde cfg 1 olduğu için rehberlik etkisiz.

Nasıl düzeltilir

Zincirdeki son yükleyiciden gelen CLIP'i bağla ve SD 1.5 ile SDXL için cfg değerini 4 ile 8 arasında tut. Flux için cfg yerine Flux Guidance kullan.

Hata: gömme bulunamadı / çıktı içinde "embedding:xyz" yazısı

Neden olur

Gömme dosyası models/embeddings içinde yok veya isimde yazım hatası ya da uzantı var.

Nasıl düzeltilir

.pt veya .safetensors dosyasını models/embeddings klasörüne kopyala ve uzantısız dosya adıyla, Linux'ta büyük/küçük harfe dikkat ederek referans ver.

(kırmızı:1.5) gibi ağırlıklı kelimeler artefakt üretir

Neden olur

1.5 civarındaki ağırlıklar gömmenin modelin eğitildiği aralığın dışına çıkmasına neden olur.

Nasıl düzeltilir

Ağırlıkları 1.4'ün altında tut ve sayıyı artırmak yerine kavramı kelimelerle tekrar et.

Bu iş akışını telefonunuzdan çalıştırın

Bu sayfadaki her iş akışı, modeller ve özel düğümler hazır hâlde BitVector'da önceden yüklüdür. Birini seçin, prompt yazın, bitti. Sıfır kurulum, indirecek bir şey yok.

BitVector’ı dene

CLIP Text Encode (Prompt) hakkında sorular

Negatif isteme ihtiyacım var mı?

SD 1.5 ve SDXL için çok faydalı (bulanık, düşük çözünürlük, kötü eller gibi sorunları azaltır). Flux cfg 1'de tamamen görmezden gelir.

Neden "CLIP Text Encode (Prompt)" ve "CLIPTextEncodeSDXL" düğümleri var?

SDXL varyantı iki SDXL kodlayıcı için ayrı metinler ve hedef boyutlar ayarlamaya izin verir. Düz düğüm SDXL için pratikte iyi çalışır.

BREAK ne işe yarar?

Mevcut 75 token'lık parçayı bitirir, böylece sonrası tam dikkatle yeni bir parça olarak başlar.

İlgili düğümler

Load Checkpoint

ComfyUI core

Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple), .safetensors veya .ckpt model dosyasını açar ve her iş akışının ihtiyacı olan üç parçayı verir: diffusion MODEL, CLIP metin kodlayıcı ve VAE.

KSampler

ComfyUI core

KSampler, gürültü giderme döngüsünü çalıştırır: modeli, istemleri ve bir latent'i alır ve tohum, adım sayısı, cfg, örnekleyici, zamanlayıcı ve gürültü giderme ile kontrol edilen bitmiş latent görüntüyü üretir.

Conditioning (Combine) and (Concat)

ComfyUI core

Conditioning (Birleştir) iki conditioning'i birleştirir, böylece sampler ikisine birden rehberlik eder; Conditioning (Birleştir) ise token dizilerini tek bir uzun prompt haline getirir. İlgili düğümler alan, maske ve zaman aralığını ayarlar.

CLIP Set Last Layer

ComfyUI core

CLIP Son Katmanı Ayarla, ComfyUI'deki "clip skip" ile aynı şeydir: metin kodlayıcısını birkaç katman erken durdurur (-2 anime ve Pony modelleri için yaygın ayardır).

Flux Guidance

ComfyUI core

Flux Guidance (FluxGuidance), Flux Dev'in beklediği şekilde yönlendirme değerini conditioning içine yazar, cfg'nin yerine geçer; varsayılan 3.5'tir ve 2 ile 5 arası kullanışlıdır.

Düğüm onarmaktan yoruldunuz mu? Bırakın bulut yapsın

BitVector yüzlerce ComfyUI iş akışını hızlı bulut GPU'larında yüklü, güncel ve test edilmiş tutar. Python yok, CUDA hatası yok, VRAM sınırı yok. Her tarayıcıda çalışır.

BitVector’ı dene