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# Aplicar ToMe al modelo - ComfyUI Built-in Node Documentation

> TomePatchModel aplica Token Merging (ToMe) a un modelo de difusión para reducir el costo computacional durante la inferencia.

TomePatchModel aplica Token Merging (ToMe) a un modelo de difusión para reducir el costo computacional durante la inferencia. Funciona fusionando tokens similares dentro del mecanismo de atención del modelo, de modo que este procesa menos tokens mientras mantiene en gran medida la calidad de la salida.

## Entradas

| Parámetro | Descripción | Tipo de datos | Requerido | Rango |
| - | - | - | - | - |
| `modelo` | El modelo de difusión al que se aplicará la fusión de tokens | MODEL | Sí | - |
| `ratio` | La proporción de tokens a fusionar (predeterminado: 0.3). Los valores más altos fusionan más tokens, lo que puede proporcionar una mayor aceleración pero potencialmente una menor calidad. | FLOAT | Sí | 0.0 - 1.0 |

Nota: Si la cantidad de tokens en un bloque de atención es lo suficientemente pequeña como para que no se necesite reducción de resolución, las funciones de fusión se reemplazan por operaciones nulas y el modelo se ejecuta sin cambios para ese bloque.

## Salidas

| Nombre de la salida | Descripción | Tipo de datos |
| - | - | - |
| `model` | El modelo modificado con la fusión de tokens aplicada | MODEL |

> Esta documentación fue generada por IA. Si encuentra algún error o tiene sugerencias de mejora, ¡no dude en contribuir! [Editar en GitHub](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/TomePatchModel/es.md)

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**Source fingerprint (SHA-256):** `1202c0df17f357440cd156fa0920f70c18a318e32c41dc04cecff11613f0072f`


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