TextGenerateV2 - ComfyUI Built-in Node Documentation - ComfyUI

Generate Text 노드는 CLIP 모델을 사용하여 프롬프트로부터 텍스트를 생성합니다. 이전의 단일 첨부 노드와 달리 이미지, 비디오, 오디오 파일의 확장 가능한 스택을 추가 컨텍스트로 받아들이므로, 하나의 노드에 전체 참조 세트를 입력할 수 있습니다. 출력 길이, 샘플링 사용 여부, 모델 자체의 채팅 템플릿과 사고 모드 적용 여부를 제어할 수 있습니다.

입력

매개변수	설명	데이터 타입	필수	범위
`clip`	프롬프트를 토큰화하고 텍스트를 생성하는 데 사용되는 CLIP 모델입니다.	CLIP	예	-
`prompt`	생성을 안내하는 프롬프트입니다. 여러 줄과 동적 프롬프트를 지원합니다 (기본값: 빈 문자열).	STRING	예	-
`images`	최대 50개 이미지(`image1`부터 `image50`까지)로 구성된 확장 가능한 그룹으로, 모델의 시각적 컨텍스트로 사용됩니다.	AUTOGROW	아니요	0~50개 이미지
`videos`	최대 100개 비디오 입력(`video1`부터 `video100`까지)으로 구성된 확장 가능한 그룹입니다. 각 비디오는 24 FPS로 가정되는 프레임 배치이며 내부적으로 1 FPS로 서브샘플링됩니다.	AUTOGROW	아니요	0~100개 동영상
`audios`	최대 100개 오디오 입력(`audio1`부터 `audio100`까지)으로 구성된 확장 가능한 그룹으로, 모델의 오디오 컨텍스트로 사용됩니다.	AUTOGROW	아니요	0~100개 오디오 파일
`max_length`	생성할 최대 토큰 수입니다 (기본값: 512).	INT	예	1 ~ 32768
`sampling_mode`	`"on"`은 출력을 샘플링하고 아래 샘플링 매개변수를 표시합니다. `"off"`는 무작위 샘플링 없이 그리디하게 생성합니다.	DYNAMIC_COMBO	예	`"on"` `"off"`
`thinking`	모델이 지원하는 경우 사고 모드로 동작합니다 (기본값: False).	BOOLEAN	아니요	True 또는 False
`use_default_template`	모델에 내장된 시스템 프롬프트 또는 채팅 템플릿이 있으면 사용합니다 (기본값: True). 고급 매개변수입니다.	BOOLEAN	아니요	True 또는 False
`mtp`	체크포인트의 다중 토큰 예측 헤드를 사용한 추측 디코딩입니다. MTP 가중치가 없으면 아무런 효과가 없습니다. `"auto"`는 관찰된 토큰 일치와 실행 비용에 맞춰 드래프트 깊이와 폭을 조정하고, `"2"`부터 `"5"`는 일정한 드래프트 깊이를 고정하며, `tree` 모드는 폭과 깊이를 모두 고정합니다. 샘플링된 출력은 분포가 올바르게 유지되지만 동일한 시드에 대해서는 비-MTP 출력과 다릅니다 (기본값: `"auto"`).	COMBO	아니요	`"auto"` `"off"` `"2"` `"3"` `"4"` `"5"` `"tree2s1"` `"tree2s2"` `"tree3s1"` `"tree4s1m8"`
`system_prompt`	모델의 채팅 템플릿에서 시스템 프롬프트를 대체합니다. 기본 템플릿을 사용하지 않으면 무시됩니다. 노드에 직접 입력하는 대신 STRING 입력을 연결하세요 (기본값: 비어 있음).	STRING	아니요	-

샘플링 매개변수 (`sampling_mode`가 `"on"`일 때)

매개변수	설명	데이터 타입	필수	범위
`temperature`	출력의 무작위성을 제어합니다. 값이 낮을수록 출력이 더 예측 가능해지고, 높을수록 더 창의적이 됩니다 (기본값: 0.7).	FLOAT	예	0.01 ~ 2.0
`top_k`	샘플링 풀을 다음 토큰으로 가장 가능성이 높은 K개로 제한합니다. 값이 0이면 필터가 비활성화됩니다 (기본값: 64).	INT	예	0 ~ 1000
`top_p`	뉴클리어스 샘플링: 누적 확률이 이 값에 도달하는 가장 가능성이 높은 토큰의 최소 집합을 유지합니다 (기본값: 0.95).	FLOAT	예	0.0 ~ 1.0
`min_p`	토큰이 풀에 남기 위해 도달해야 하는 최소 확률입니다 (기본값: 0.05).	FLOAT	예	0.0 ~ 1.0
`repetition_penalty`	이미 생성된 토큰에 페널티를 적용하여 반복을 줄입니다. 값이 1.0이면 페널티가 적용되지 않습니다 (기본값: 1.05).	FLOAT	예	0.0 ~ 5.0
`presence_penalty`	지금까지 텍스트에 등장했는지 여부에 따라 새 토큰에 페널티를 적용하여 모델이 새로운 주제로 이동하도록 유도합니다 (기본값: 0.0).	FLOAT	예	0.0 ~ 5.0
`seed`	재현 가능한 결과를 위해 난수 생성기를 초기화하는 데 사용되는 숫자입니다 (기본값: 0).	INT	예	0 ~ 18446744073709551615

참고: 위 샘플링 매개변수는 sampling_mode가 "on"일 때만 존재합니다. "off"이면 노드는 무작위 샘플링 없이 텍스트를 생성하며 매개변수는 숨겨집니다. 참고: 모델의 출력이 <think>로 추론 블록을 열면 노드가 이를 분리합니다. generated_text에는 답변이 담기고 thinking에는 여는 태그가 제거된 추론이 담깁니다. 그렇지 않으면 generated_text에는 모델이 생성한 모든 내용이 담기고 thinking은 비어 있습니다. max_length로 인해 잘린 추론은 generated_text에 남습니다.

출력

출력 이름	설명	데이터 타입
`generated_text`	모델이 생성한 텍스트이며, 추론 블록이 있으면 `thinking` 출력으로 분리됩니다.	STRING
`thinking`	모델이 생성한 추론 블록으로, 여는 `<think>` 태그가 제거된 상태입니다. 모델이 추론 블록을 생성하지 않으면 비어 있습니다.	STRING

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