.ai

những mô hình AI mã nguồn mở tốt nhất

Tìm kiếm

Node CLIP Text Encode (Prompt) trong ComfyUI

CLIP Text Encode biến một đoạn văn bản thành CONDITIONING bằng cách dùng bộ mã hóa văn bản của mô hình. Một node giữ prompt tích cực, node kia giữ prompt tiêu cực.

Gói node: ComfyUI core

Danh mục: Conditioning và prompt

CLIP Text Encode (Prompt) làm gì

Bộ lấy mẫu không hiểu từ ngữ. CLIP Text Encode chạy prompt qua bộ mã hóa văn bản CLIP (hoặc T5) và tạo ra các tensor conditioning để điều khiển quá trình khử nhiễu. Một quy trình chuẩn có hai node: prompt tích cực nối vào đầu vào positive của KSampler và prompt tiêu cực nối vào đầu vào negative.

Ô nhập văn bản hỗ trợ cú pháp prompt của ComfyUI: (word:1.3) tăng trọng số từ, (word:0.7) giảm trọng số, dấu ngoặc đơn bình thường nhân với 1.1, và embeddings được gọi bằng embedding:name. Prompt dài hơn 75 token sẽ tự động chia thành các đoạn nhỏ, còn BREAK thì dùng để tự tay bắt đầu đoạn mới.

Đầu vào

Tên	Kiểu	Ý nghĩa
clip	CLIP	Bộ mã hóa văn bản từ Load Checkpoint, Load LoRA hoặc DualCLIPLoader.
text	STRING	Prompt. Có thể nhiều dòng; có thể chuyển thành đầu vào để lấy từ node khác.

Đầu ra

Tên	Kiểu	Ý nghĩa
CONDITIONING	CONDITIONING	Prompt đã được mã hóa cho KSampler, ControlNet Apply hoặc các node kết hợp conditioning.

Bỏ qua cài đặt: workflow ComfyUI cài sẵn trên đám mây

BitVector chạy các workflow ComfyUI làm sẵn trên GPU của họ. Không cài đặt, không thiếu node, không ô đỏ. Mở trên điện thoại hay laptop và tạo ảnh trong một phút.

Dùng thử BitVector

Cách dùng CLIP Text Encode (Prompt)

Thêm hai node CLIP Text Encode và nối đầu ra CLIP từ loader của bạn (sau khi có LoRA) vào cả hai.
Viết prompt tích cực vào một node và những thứ không muốn vào node kia.
Nối CONDITIONING đầu tiên vào KSampler positive và cái thứ hai vào negative.
Dùng trọng số (term:1.2) vừa phải; khoảng 1.1 đến 1.4 là hợp lý.

Cài đặt và mẹo

Đặt từ quan trọng nhất lên đầu; CLIP chú ý nhiều hơn đến phần đầu mỗi đoạn 75 token.
Embedding textual inversion: viết embedding:tên file (không có đuôi) vào một trong hai ô; embedding tiêu cực như easynegative thì cho vào ô negative.
Với Flux và SD3 thì viết câu tự nhiên; trọng số và tag lộn xộn không hiệu quả với T5.
Nhấn chuột phải vào node và chọn "Convert text to input" để lấy prompt từ node văn bản hoặc node wildcard.
Prompt tiêu cực để trống cũng được; ComfyUI sẽ mã hóa chuỗi rỗng.

Khắc phục sự cố CLIP Text Encode (Prompt)

Độ dài chuỗi chỉ số token dài hơn mức tối đa cho phép (77)

Vì sao xảy ra

Prompt dài hơn 75 token. ComfyUI tự chia thành các đoạn nhỏ, thông báo chỉ là cảnh báo từ bộ tách token.

Cách sửa

Không cần sửa gì về mặt đúng sai. Rút ngắn prompt hoặc dùng BREAK để kiểm soát chỗ chia đoạn nếu các từ sau bị bỏ qua.

Prompt dường như bị bỏ qua và hình ảnh gần như không thay đổi

Vì sao xảy ra

Node nối vào CLIP không khớp với mô hình (ví dụ CLIP của checkpoint trong khi mô hình qua LoRA), hoặc cfg là 1 trên mô hình SD nên hướng dẫn không có tác dụng.

Cách sửa

Nối CLIP từ loader cuối cùng trong chuỗi và giữ cfg từ 4 đến 8 cho SD 1.5 và SDXL. Với Flux, dùng Flux Guidance thay vì cfg.

Lỗi: không tìm thấy embedding / "embedding:xyz" hiển thị trong đầu ra

Vì sao xảy ra

File embedding không có trong models/embeddings hoặc tên bị sai hoặc có đuôi.

Cách sửa

Sao chép file .pt hoặc .safetensors vào models/embeddings và gọi tên file không có đuôi, chú ý chữ hoa chữ thường trên Linux.

Từ có trọng số như (red:1.5) gây ra lỗi hình ảnh

Vì sao xảy ra

Trọng số trên khoảng 1.5 đẩy embedding ra ngoài phạm vi mô hình đã được huấn luyện.

Cách sửa

Giữ trọng số dưới 1.4 và lặp lại ý tưởng bằng từ ngữ thay vì tăng số.

Chạy workflow này từ điện thoại của bạn

Mọi workflow trên trang này đều được cài sẵn trên BitVector cùng mô hình và node tùy chỉnh. Chọn một cái, nhập prompt, xong. Không cần cài đặt, không phải tải gì.

Dùng thử BitVector

Câu hỏi về CLIP Text Encode (Prompt)

Có cần prompt tiêu cực không?

Với SD 1.5 và SDXL thì rất hữu ích (giúp giảm mờ, độ phân giải thấp, tay xấu). Flux với cfg 1 thì hoàn toàn bỏ qua.

Tại sao có node "CLIP Text Encode (Prompt)" và "CLIPTextEncodeSDXL"?

Phiên bản SDXL cho phép bạn đặt riêng văn bản cho hai bộ mã hóa SDXL và kích thước mục tiêu. Node thường vẫn dùng được tốt với SDXL.

BREAK có tác dụng gì?

Nó kết thúc đoạn 75 token hiện tại để các từ sau bắt đầu đoạn mới với sự chú ý đầy đủ.

Node liên quan

Load Checkpoint

ComfyUI core

Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) mở một file model .safetensors hoặc .ckpt và cung cấp ba phần mà mọi workflow đều cần: MODEL diffusion, bộ mã hóa văn bản CLIP và VAE.

KSampler

ComfyUI core

KSampler chạy vòng lặp khử nhiễu: nó lấy model, prompt và latent rồi tạo ra latent ảnh hoàn chỉnh, được điều khiển bởi seed, steps, cfg, sampler, scheduler và denoise.

Conditioning (Combine) and (Concat)

ComfyUI core

Conditioning (Combine) gộp hai conditioning lại để bộ lấy mẫu được hướng dẫn bởi cả hai cùng lúc; Conditioning (Concat) nối chuỗi token thành một prompt dài hơn. Các node liên quan thiết lập vùng, mặt nạ và khoảng thời gian bước.

CLIP Set Last Layer

ComfyUI core

CLIP Set Last Layer là phiên bản tương đương với "clip skip" trong ComfyUI: nó dừng bộ mã hóa văn bản sớm hơn vài lớp (-2 là cài đặt phổ biến cho các mô hình anime và Pony).

Flux Guidance

ComfyUI core

Flux Guidance (FluxGuidance) ghi giá trị hướng dẫn vào phần conditioning mà Flux Dev được huấn luyện để nhận, thay cho cfg; mặc định là 3.5 và khoảng dùng tốt là từ 2 đến 5.

Mệt vì sửa node? Để đám mây lo

BitVector giữ hàng trăm workflow ComfyUI luôn được cài đặt, cập nhật và kiểm thử trên GPU đám mây tốc độ cao. Không Python, không lỗi CUDA, không giới hạn VRAM. Dùng được trên mọi trình duyệt.

Dùng thử BitVector