CLIP Text Encode (CLIPTextEncode) actúa como un traductor, convirtiendo tus descripciones de texto en un formato que la IA puede entender. Esto ayuda a la IA a interpretar tu entrada y generar la imagen deseada.
Piénsalo como comunicarte con un artista que habla un idioma diferente. El modelo CLIP, entrenado con enormes pares imagen-texto, tiende ese puente al convertir tus descripciones en “instrucciones” que el modelo de IA puede seguir.
Entradas
Nota: Si la entrada
clip es None (por ejemplo, cuando proviene de un cargador de checkpoint cuyo checkpoint no contiene un modelo CLIP o codificador de texto válido), el nodo genera un error.
Salidas
Características de los prompts
Modelos de embedding
Los modelos de embedding te permiten aplicar efectos artísticos o estilos específicos. Los formatos admitidos incluyen.safetensors, .pt y .bin. Para usar un modelo de embedding:
- Coloca el archivo en la carpeta
ComfyUI/models/embeddings. - Referéncialo en tu texto usando
embedding:model_name.
EasyNegative.pt en tu carpeta ComfyUI/models/embeddings, puedes usarlo así:
Ajuste de peso del prompt
Puedes ajustar la importancia de ciertas partes de tu descripción usando paréntesis. Por ejemplo:(beautiful:1.2)aumenta el peso de “beautiful”.(beautiful:0.8)disminuye el peso de “beautiful”.- Los paréntesis simples
(beautiful)aplicarán un peso predeterminado de 1.1.
ctrl + flecha arriba/abajo para ajustar los pesos rápidamente. El tamaño del paso de ajuste de peso se puede modificar en la configuración.
Si quieres incluir paréntesis literales en tu prompt sin cambiar el peso, puedes escaparlos usando una barra invertida, p. ej., \(word\).
Prompts comodín/dinámicos
Usa{} para crear prompts dinámicos. Por ejemplo, {day|night|morning} seleccionará aleatoriamente una opción cada vez que se procese el prompt.
Si quieres incluir llaves literales en tu prompt sin activar el comportamiento dinámico, puedes escaparlas usando una barra invertida, p. ej., \{word\}.
Esta documentación fue generada por IA. Si encuentra algún error o tiene sugerencias de mejora, ¡no dude en contribuir! Editar en GitHub
Source fingerprint (SHA-256):
ace7988df7aaa3ac26419b16a9bd8908a327da6e82c21c2b2704af091d2e76e7