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# Fusionar CLIP (simple) - ComfyUI Built-in Node Documentation

> CLIPMergeSimple es un nodo de fusión de modelos que combina dos modelos de codificador de texto CLIP según una proporción especificada.

`CLIPMergeSimple` es un nodo de fusión de modelos que combina dos modelos de codificador de texto CLIP según una proporción especificada. Clona el primer modelo CLIP y aplica parches ponderados del segundo modelo CLIP, omitiendo los componentes de ID de posición y escala logit, para producir un modelo híbrido que combina características de ambas fuentes.

## Entradas

| Parámetro | Descripción | Tipo de dato | Requerido | Rango |
| - | - | - | - | - |
| `clip1` | El primer modelo CLIP que se va a fusionar. Sirve como modelo base para el proceso de fusión. | CLIP | Sí | - |
| `clip2` | El segundo modelo CLIP que se va a fusionar. Sus parches clave, excepto los de ID de posición y escala logit, se aplican al primer modelo según la proporción especificada. | CLIP | Sí | - |
| `ratio` | Determina la proporción de características del segundo modelo que se combinan en el primer modelo. Una proporción de 1.0 significa adoptar completamente las características del segundo modelo, mientras que 0.0 conserva solo las características del primer modelo. Predeterminado: 1.0. | FLOAT | Sí | 0.0 - 1.0 (paso: 0.01) |

## Salidas

| Nombre de salida | Descripción | Tipo de dato |
| - | - | - |
| `clip` | El modelo CLIP fusionado resultante, que incorpora características de ambos modelos de entrada según la proporción especificada. | CLIP |

## Explicación del mecanismo de fusión

### Algoritmo de fusión

El nodo utiliza un promedio ponderado para fusionar los dos modelos:

1. **Clonar el modelo base**: Primero clona `clip1` como modelo base
2. **Obtener parches**: Obtiene todos los parches clave de `clip2`
3. **Filtrar claves especiales**: Omite las claves que terminan en `.position_ids` y `.logit_scale`
4. **Aplicar fusión ponderada**: Utiliza la fórmula `(1.0 - ratio) * clip1 + ratio * clip2`

### Explicación del parámetro de proporción

* **ratio = 0.0**: Usa completamente clip1, ignora clip2
* **ratio = 0.5**: Contribución del 50% de cada modelo
* **ratio = 1.0**: Usa completamente clip2, ignora clip1

## Casos de uso

1. **Fusión de estilos de modelo**: Combinar características de modelos CLIP entrenados con diferentes datos
2. **Optimización del rendimiento**: Equilibrar fortalezas y debilidades de diferentes modelos
3. **Investigación experimental**: Explorar combinaciones de diferentes codificadores CLIP

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**Source fingerprint (SHA-256):** `42c4b2042c56c3f21a9416aa577e2d41fef1dcc749c4e5c7953851110a4fb6bc`


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