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# CLIPMergeSimple - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Complete documentation for the CLIPMergeSimple node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.

다음은 요청하신 번역 결과입니다.

***

`CLIPMergeSimple`은 지정된 비율에 따라 두 개의 CLIP 텍스트 인코더 모델을 결합하는 고급 모델 병합 노드입니다.

이 노드는 지정된 비율에 따라 두 개의 CLIP 모델을 병합하여 특성을 효과적으로 혼합하는 데 특화되어 있습니다. 한 모델의 패치를 다른 모델에 선택적으로 적용하되, 위치 ID 및 로짓 스케일과 같은 특정 구성 요소는 제외하여 두 소스 모델의 특징을 결합한 하이브리드 모델을 생성합니다.

## 입력

| 매개변수    | 설명                                                                                              | 데이터 타입 | 입력 타입 | 기본값 | 범위                   |
| ------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ | ----- | --- | -------------------- |
| `CLIP1` | 병합될 첫 번째 CLIP 모델입니다. 병합 과정의 기본 모델 역할을 합니다.                                                      | CLIP   | 필수    | -   | -                    |
| `CLIP2` | 병합될 두 번째 CLIP 모델입니다. 위치 ID 및 로짓 스케일을 제외한 주요 패치가 지정된 비율에 따라 첫 번째 모델에 적용됩니다.                      | CLIP   | 필수    | -   | -                    |
| `비율`    | 두 번째 모델의 특징을 첫 번째 모델에 혼합할 비율을 결정합니다. 비율이 1.0이면 두 번째 모델의 특징을 완전히 채택하고, 0.0이면 첫 번째 모델의 특징만 유지합니다. | FLOAT  | 필수    | 1.0 | 0.0 - 1.0 (단계: 0.01) |

## 출력

| 출력 이름  | 설명                                             | 데이터 타입 |
| ------ | ---------------------------------------------- | ------ |
| `clip` | 지정된 비율에 따라 두 입력 모델의 특징을 통합한 결과 병합된 CLIP 모델입니다. | CLIP   |

## 병합 메커니즘 설명

### 병합 알고리즘

이 노드는 가중 평균을 사용하여 두 모델을 병합합니다.

1. **기본 모델 복제**: 먼저 `clip1`을 기본 모델로 복제합니다.
2. **패치 획득**: `clip2`에서 모든 주요 패치를 가져옵니다.
3. **특수 키 필터링**: `.position_ids` 및 `.logit_scale`로 끝나는 키를 건너뜁니다.
4. **가중 병합 적용**: `(1.0 - ratio) * clip1 + ratio * clip2` 공식을 사용합니다.

### 비율 매개변수 설명

* **ratio = 0.0**: `clip1`을 완전히 사용하고 `clip2`는 무시합니다.
* **ratio = 0.5**: 각 모델이 50%씩 기여합니다.
* **ratio = 1.0**: `clip2`를 완전히 사용하고 `clip1`은 무시합니다.

## 사용 사례

1. **모델 스타일 융합**: 서로 다른 데이터로 학습된 CLIP 모델의 특성을 결합합니다.
2. **성능 최적화**: 서로 다른 모델의 장점과 단점의 균형을 맞춥니다.
3. **실험적 연구**: 다양한 CLIP 인코더의 조합을 탐색합니다.

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**Source fingerprint (SHA-256):** `0d3c8388dbe88675ea7fb51161ab41ce898bcf63983b3d2817b16ec5bfa613e5`