TextGenerateV2 - ComfyUI Built-in Node Documentation

El nodo Generate Text utiliza un modelo CLIP para producir texto a partir de un prompt. A diferencia del nodo anterior de un solo adjunto, acepta pilas ampliables de imágenes, videos y archivos de audio como contexto adicional, de modo que se puede alimentar un conjunto completo de referencias en un solo nodo. Se controlan la longitud de salida, si se usa muestreo y si se aplican la plantilla de chat y el modo de pensamiento propios del modelo.

Entradas

Parámetro	Descripción	Tipo de datos	Obligatorio	Rango
`clip`	El modelo CLIP usado para tokenizar el prompt y generar el texto.	CLIP	Sí	-
`prompt`	El prompt que guía la generación. Admite varias líneas y prompts dinámicos (predeterminado: cadena vacía).	STRING	Sí	-
`images`	Grupo ampliable de hasta 50 imágenes, `image1` a `image50`, usado como contexto visual para el modelo.	AUTOGROW	No	0 a 50 imágenes
`videos`	Grupo ampliable de hasta 100 entradas de video, `video1` a `video100`. Cada video es un lote de fotogramas que se asume que están a 24 FPS y se submuestrean internamente a 1 FPS.	AUTOGROW	No	0 a 100 videos
`audios`	Grupo ampliable de hasta 100 entradas de audio, `audio1` a `audio100`, usado como contexto de audio para el modelo.	AUTOGROW	No	0 a 100 archivos de audio
`max_length`	Número máximo de tokens a generar (predeterminado: 512).	INT	Sí	1 a 32768
`sampling_mode`	`on` muestrea la salida y muestra los parámetros de muestreo a continuación. `off` genera de forma codiciosa sin muestreo aleatorio.	DYNAMIC_COMBO	Sí	`"on"` `"off"`
`thinking`	Operar en modo de pensamiento si el modelo lo admite (predeterminado: False).	BOOLEAN	No	True o False
`use_default_template`	Usar el mensaje de sistema o la plantilla de chat integrados si el modelo tiene uno (predeterminado: True). Parámetro avanzado.	BOOLEAN	No	True o False
`mtp`	Decodificación especulativa con la cabeza de predicción de múltiples tokens del checkpoint. No tiene efecto sin pesos MTP. `"auto"` adapta la profundidad y la amplitud del borrador a las coincidencias de tokens observadas y al costo de ejecución; `"2"` a `"5"` fijan una profundidad de borrador constante, y los modos `tree` fijan tanto la amplitud como la profundidad. La salida muestreada mantiene una distribución correcta, pero difiere de la salida sin MTP para la misma semilla (predeterminado: `"auto"`).	COMBO	No	`"auto"` `"off"` `"2"` `"3"` `"4"` `"5"` `"tree2s1"` `"tree2s2"` `"tree3s1"` `"tree4s1m8"`
`system_prompt`	Reemplaza el mensaje de sistema en la plantilla de chat del modelo. Se ignora cuando no se usa la plantilla predeterminada. Conecte una entrada STRING en lugar de escribir en el nodo (predeterminado: vacío).	STRING	No	-

Parámetros de muestreo (cuando `sampling_mode` es `"on"`)

Parámetro	Descripción	Tipo de datos	Obligatorio	Rango
`temperature`	Controla la aleatoriedad de la salida. Los valores más bajos hacen que la salida sea más predecible; los valores más altos, más creativa (predeterminado: 0.7).	FLOAT	Sí	0.01 a 2.0
`top_k`	Limita el grupo de muestreo a los K tokens siguientes más probables. Un valor de 0 desactiva el filtro (predeterminado: 64).	INT	Sí	0 a 1000
`top_p`	Muestreo de núcleo: conserva el conjunto más pequeño de tokens más probables cuya probabilidad acumulada alcanza este valor (predeterminado: 0.95).	FLOAT	Sí	0.0 a 1.0
`min_p`	Probabilidad mínima que debe alcanzar un token para permanecer en el grupo (predeterminado: 0.05).	FLOAT	Sí	0.0 a 1.0
`repetition_penalty`	Penaliza los tokens que ya se han generado para reducir la repetición. Un valor de 1.0 no aplica penalización (predeterminado: 1.05).	FLOAT	Sí	0.0 a 5.0
`presence_penalty`	Penaliza los tokens nuevos según si han aparecido en el texto hasta el momento, lo que anima al modelo a pasar a temas nuevos (predeterminado: 0.0).	FLOAT	Sí	0.0 a 5.0
`seed`	Número usado para inicializar el generador de números aleatorios para obtener resultados reproducibles (predeterminado: 0).	INT	Sí	0 a 18446744073709551615

Nota: Los parámetros de muestreo anteriores solo existen cuando sampling_mode es "on". Con "off", el nodo genera texto sin muestreo aleatorio y los parámetros se ocultan. Nota: Cuando la salida del modelo abre un bloque de razonamiento con <think>, el nodo lo divide: generated_text contiene la respuesta y thinking contiene el razonamiento con la etiqueta de apertura eliminada. De lo contrario, generated_text contiene todo lo que produjo el modelo y thinking está vacío. El razonamiento que se truncó por max_length permanece en generated_text.

Salidas

Nombre de salida	Descripción	Tipo de datos
`generated_text`	El texto que generó el modelo, con cualquier bloque de razonamiento separado en la salida `thinking`.	STRING
`thinking`	El bloque de razonamiento que produjo el modelo, con la etiqueta de apertura `<think>` eliminada. Vacío cuando el modelo no produjo ningún bloque de razonamiento.	STRING

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Source fingerprint (SHA-256): b61210726faa495a342a5eaaebe64f800ec1d2af4e2fc1321d8c3d7c594bd9ca

​Entradas

​Parámetros de muestreo (cuando sampling_mode es "on")

​Salidas

Entradas

Parámetros de muestreo (cuando `sampling_mode` es `"on"`)

Salidas