Aplicar Fun ControlNet - ComfyUI Built-in Node Documentation

ZImageFunControlnet aplica un parche de red de control a un modelo base para que pueda guiar el proceso de generación o edición de imágenes. Combina un modelo, un parche de modelo y un VAE, y te permite controlar con qué intensidad el efecto de control influye en el resultado. Las entradas opcionales de imagen, imagen de inpainting y máscara permiten realizar ediciones más específicas. El nodo funciona con parches de Z-Image ControlNet y con parches de Qwen Image 2.1 Fun ControlNet cargados mediante el nodo Load Model Patch.

Entradas

Parámetro	Descripción	Tipo de datos	Obligatorio	Rango
`modelo`	El modelo base utilizado para el proceso de generación.	MODEL	Sí	-
`parche_de_modelo`	Un modelo de parche especializado que aplica la guía de la red de control.	MODEL_PATCH	Sí	-
`vae`	El autoencoder variacional utilizado para codificar y decodificar imágenes.	VAE	Sí	-
`fuerza`	La intensidad de la influencia de la red de control. Los valores positivos aplican el efecto, mientras que los valores negativos pueden invertirlo (predeterminado: 1.0).	FLOAT	Sí	de -10.0 a 10.0 (paso 0.01)
`imagen`	Una imagen base opcional para guiar el proceso de generación.	IMAGE	No	-
`imagen_relleno`	Una imagen opcional utilizada específicamente para áreas de inpainting definidas por una máscara.	IMAGE	No	-
`máscara`	Una máscara opcional que define qué áreas de una imagen deben editarse o someterse a inpainting.	MASK	No	-
`start_percent`	El punto en el proceso de eliminación de ruido, como fracción del total de pasos de muestreo, donde la red de control comienza a surtir efecto (predeterminado: 0.0).	FLOAT	No	0.0 a 1.0 (paso 0.001)
`end_percent`	El punto en el proceso de eliminación de ruido donde la red de control deja de surtir efecto (predeterminado: 1.0).	FLOAT	No	0.0 a 1.0 (paso 0.001)

Nota: El parámetro inpaint_image normalmente se usa junto con una mask para especificar el contenido que se va a someter a inpainting. El comportamiento del nodo puede cambiar según qué entradas opcionales se proporcionen (p. ej., usar image como guía o usar image, mask e inpaint_image para inpainting). Los valores start_percent y end_percent restringen la red de control a una ventana del proceso de eliminación de ruido, y fuera de esa ventana el modelo se muestrea sin el parche. Si strength es 0, o si no está conectado ninguno de image, inpaint_image y mask, el nodo devuelve el modelo base sin cambios. Para los parches de Z-Image Control, una máscara proporcionada se invierte (1.0 - mask) antes de usarse, mientras que un parche de Qwen Image 2.1 Fun ControlNet usa la máscara tal como se proporciona. Este nodo está marcado como experimental.

Salidas

Nombre de salida	Descripción	Tipo de datos
`model`	El modelo con el parche de red de control aplicado, listo para usarse en un pipeline de muestreo.	MODEL

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