.ai

những mô hình AI mã nguồn mở tốt nhất

Tìm kiếm

Node DualCLIPLoader trong ComfyUI

DualCLIPLoader tải hai bộ mã hóa văn bản cùng lúc, ví dụ clip_l cộng với t5xxl cho Flux hoặc clip_g cộng với t5xxl cho SD3, và xuất ra một đối tượng CLIP duy nhất cho các node prompt.

Gói node: ComfyUI core

Danh mục: Bộ nạp

DualCLIPLoader làm gì

Các mô hình như Flux và SD3 đọc prompt bằng hai bộ mã hóa khác nhau rồi hợp nhất kết quả. DualCLIPLoader tải cả hai file từ models/text_encoders (models/clip trên các bản cài đặt cũ hơn) và trình bày chúng như một đầu ra CLIP duy nhất, nên phần còn lại của đồ thị hoạt động giống hệt quy trình SD: CLIP được đưa vào CLIP Text Encode.

Tùy chọn type cho ComfyUI biết cặp mô hình này thuộc dòng nào, vì hai bộ mã hóa được kết hợp khác nhau với flux, sd3, hunyuan_video và hidream. Thứ tự clip_name1 và clip_name2 không quan trọng.

Đầu vào

Tên	Kiểu	Ý nghĩa
clip_name1	COMBO	File bộ mã hóa văn bản đầu tiên, ví dụ clip_l.safetensors.
clip_name2	COMBO	File bộ mã hóa văn bản thứ hai, ví dụ t5xxl_fp16.safetensors hoặc t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors.
type	COMBO	sdxl, sd3, flux, hunyuan_video hoặc hidream: dòng mô hình sẽ dùng các bộ mã hóa này.
device	COMBO	Tùy chọn trên các bản mới: mặc định hoặc cpu, để giữ bộ mã hóa không dùng VRAM.

Đầu ra

Tên	Kiểu	Ý nghĩa
CLIP	CLIP	Bộ mã hóa văn bản kết hợp cho CLIP Text Encode.

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 DualCLIPLoader

Tải hai file bộ mã hóa vào models/text_encoders.
Thêm DualCLIPLoader và chọn cả hai file.
Chọn type theo dòng mô hình (flux cho Flux Dev và Schnell).
Kết nối CLIP vào node CLIP Text Encode đang giữ prompt của bạn.

Cài đặt và mẹo

t5xxl_fp8_e4m3fn tiết kiệm khoảng 5 GB bộ nhớ mà gần như không thay đổi đầu ra; chỉ dùng fp16 trên card 24 GB.
Flux bỏ qua negative prompt ở cfg 1, nên chỉ cần một CLIP Text Encode; kết nối cùng conditioning vào cả hai đầu vào sampler hoặc dùng ConditioningZeroOut cho negative.
Với SD3.5 có TripleCLIPLoader ba bộ mã hóa, nhưng clip_g cộng t5xxl trong DualCLIPLoader cũng dùng được.
Chọn device là cpu sẽ giải phóng VRAM nhưng mã hóa prompt chậm hơn; bộ mã hóa chỉ chạy một lần mỗi khi prompt thay đổi.

Khắc phục sự cố DualCLIPLoader

Danh sách thả xuống không hiện file t5xxl của tôi

Vì sao xảy ra

File nằm sai thư mục. Bộ mã hóa văn bản được đọc từ models/text_encoders và models/clip, không phải từ checkpoints hay diffusion_models.

Cách sửa

Chuyển file vào models/text_encoders và nhấn R để làm mới.

LỖI: đầu vào clip không hợp lệ: None, hoặc "shape mismatch" khi mã hóa văn bản

Vì sao xảy ra

type không khớp với file, ví dụ chọn sd3 với bộ mã hóa Flux, hoặc một trong hai file là checkpoint đầy đủ chứ không phải bộ mã hóa.

Cách sửa

Chọn type đúng dòng mô hình bạn đang chạy và chắc chắn cả hai file đều là bộ mã hóa văn bản thật (clip_l, clip_g, t5xxl, llama cho Hunyuan).

Mã hóa prompt rất lâu hoặc tràn sang RAM hệ thống

Vì sao xảy ra

T5 ở fp16 khoảng 9.5 GB. Với card 12 GB thì nó bị swap ra vào mỗi lần prompt.

Cách sửa

Dùng file T5 fp8, hoặc chọn device là cpu để bộ mã hóa chạy một lần trong bộ nhớ hệ thống.

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 DualCLIPLoader

Tôi có cần DualCLIPLoader cho SDXL không?

Thông thường không. Checkpoint SDXL đã có sẵn cả hai bộ mã hóa trong file và Load Checkpoint sẽ cung cấp chúng. Loại sdxl dùng cho các file bộ mã hóa SDXL tách riêng.

Tôi chọn type nào cho Flux Kontext hoặc Flux Fill?

flux. Chúng dùng chung bộ mã hóa clip_l và t5xxl giống Flux Dev.

Node liên quan

Load Diffusion Model

ComfyUI core

Load Diffusion Model (UNETLoader) tải một mạng khử nhiễu trần như Flux, SD3.5, Wan hoặc HunyuanVideo từ models/diffusion_models, với tùy chọn weight_dtype cho fp8 để tiết kiệm VRAM.

CLIP Text Encode (Prompt)

ComfyUI core

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.

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.

Load VAE

ComfyUI core

Load VAE (VAELoader) tải một file VAE độc lập từ models/vae để một checkpoint thiếu hoặc có VAE yếu vẫn giải mã màu sắc rõ ràng, và để các model tách như Flux và Wan có bộ giải mã riêng.

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