このドキュメントは AI によって生成されました。誤りを発見された場合、または改善のご提案がある場合は、ぜひご貢献ください！ GitHub で編集するTomePatchModel ノードは、推論時の計算負荷を軽減するために、拡散モデルにトークン統合（ToMe）を適用します。この手法は、アテンション機構内で類似したトークンを意図的に統合することで、画像品質を維持しつつ処理するトークン数を削減します。これにより、品質の著しい低下を伴わずに生成速度を向上させることができます。
入力
| パラメーター | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
model | MODEL | はい | - | トークン統合を適用する拡散モデル |
ratio | FLOAT | いいえ | 0.0 – 1.0 | 統合するトークンの割合（デフォルト値：0.3） |
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
model | MODEL | トークン統合が適用された修正済みモデル |