EasyCascadeLoader: Cargador de Stable Cascade de ComfyUI-Easy-Use(cascadeLoader)

Descripción

El nodo EasyCascadeLoader carga un pipeline completo de Stable Cascade desde sus tres checkpoints de etapa (stage_c, stage_b, stage_a), un modelo CLIP, un LoRA opcional y un prompt de texto. Construye el objeto de pipeline de EasyUse, crea un latent vacío en la resolución y compresión solicitadas, y también expone el modelo, el latent y el VAE para uso directo.

Entradas

Requerido

• stage_c (COMBO): Selecciona el checkpoint de Stage C. Stage C es el prior condicionado por texto que crea el latent inicial a partir de tu prompt.
• stage_b (COMBO): Selecciona el checkpoint de Stage B. Stage B refina o aplica upscale al latent de Stage C antes de la decodificación.
• stage_a (COMBO): Selecciona el checkpoint de Stage A. Stage A actúa como el VAE/decodificador que convierte el latent final al espacio de píxeles. Este modelo también se devuelve como la salida vae.
• clip_name (COMBO): Selecciona el modelo CLIP utilizado para tokenizar y codificar positive y negative como conditioning.
• lora_name (COMBO): Selecciona un LoRA para aplicar al modelo y al CLIP. Déjalo vacío o selecciona la entrada «none» para saltar el LoRA.
• lora_model_strength (FLOAT, predeterminado 1): Intensidad del LoRA aplicado al modelo de difusión. Rango de -10 a 10; los valores negativos reducen o invierten la influencia del LoRA.
• lora_clip_strength (FLOAT, predeterminado 1): Intensidad del LoRA aplicado al codificador de texto CLIP. Rango de -10 a 10.
• resolution (COMBO, predeterminado "1024 x 1024"): Ajuste predefinido de conveniencia para empty_latent_width y empty_latent_height.
• empty_latent_width (INT): Ancho en píxeles de la imagen a generar. Este es el ancho objetivo en píxeles, no el ancho del latent.
• empty_latent_height (INT): Alto en píxeles de la imagen a generar. Este es el alto objetivo en píxeles, no el alto del latent.
• compression (INT, predeterminado 42, rango de 32 a 64): El factor de compresión del latent utilizado por el Stage A/VAE de Cascade. El tamaño espacial del latent vacío se calcula como empty_latent_width // compression por empty_latent_height // compression.
• positive (STRING, predeterminado ""): Prompt positivo utilizado para construir el conditioning almacenado en la salida pipe_line.
• negative (STRING, predeterminado ""): Prompt negativo utilizado para construir el conditioning almacenado en la salida pipe_line.
• batch_size (INT, predeterminado 1, rango de 1 a 64): Número de muestras idénticas de latent vacío a generar.

Opcional

• optional_lora_stack (LORA_STACK): Aplica una pila de múltiples configuraciones de LoRA además de lora_name. Cada entrada de la pila aporta su propio LoRA y sus propias intensidades de modelo/CLIP.

Salidas

• pipe_line (PIPE_LINE): Pipeline de EasyUse que contiene el modelo cargado, el CLIP, el VAE, el latent vacío y el conditioning positivo/negativo creado a partir de los campos de prompt. Úsalo con los nodos compatibles con pipeline de EasyUse.
• model (MODEL): El modelo Stable Cascade combinado, ensamblado a partir de Stage C/B/A y modificado por los LoRA seleccionados.
• latent (LATENT): El tensor de latent vacío, con una forma basada en batch_size, empty_latent_width/height y compression.
• vae (VAE): El decodificador VAE de Stage A, que se puede usar para decodificar latents muestreados a imágenes.

Notas de uso

• El tamaño real del latent de salida no es empty_latent_width × empty_latent_height; divide ambas dimensiones entre compression. Con la compresión predeterminada de 42, una imagen de 1024 x 1024 corresponde aproximadamente a un latent de 24 x 24.
• Los campos de prompt positive y negative se codifican como conditioning que reside dentro de pipe_line. Las salidas directas model, latent y vae no exponen este conditioning ni el propio modelo CLIP; si necesitas aplicar el prompt fuera de la salida del pipeline, añade una ruta de conditioning independiente.
• Mantén compression en el valor requerido por tu checkpoint de Stage A. Cambiarlo a 32 o 64 no cambia la arquitectura del modelo, pero cambia el tamaño esperado del latent y probablemente produzca malos resultados a menos que el checkpoint se haya entrenado con esa compresión.
• La pila LoRA opcional se aplica además de lora_name, por lo que puedes combinar un LoRA rápido seleccionado en el widget principal con una pila guardada de LoRA adicionales.
• Usa la salida pipe_line como primera entrada de los nodos EasyUse, como Easy KSampler, para una configuración de texto a imagen con un solo widget.