Easy Apply IPAdapter (Advanced)：ComfyUI-Easy-UseのIPAdapter適用ノード(ipadapterApplyAdvanced)

Easy Apply IPAdapter (Advanced) ノードは、ベースモデルにIPAdapterを適用し、embeddingの結合、アテンションマスキング、LoRA強度、プロバイダー選択、キャッシュ、タイル処理など、幅広い設定を提供します。FaceIDスタイルのプリセットや高度なワークフローに対応できる、柔軟なオールインワンのIPAdapter適用ノードとして設計されています。

入力

必須

• model (MODEL): IPAdapterが適用されるベースの拡散モデル。
• image (IMAGE): 画像プロンプトとして使用される参照画像。この画像が、モデルに注入されるコンテンツとスタイルを決定します。
• preset (COMBO): IPAdapterのプリセット構成を選択します。選択可能なオプションは、インストール済みのIPAdapterプリセット/モデルによって異なります（例: スタンダード、Plus、FaceIDバリアントなど）。
• lora_strength (FLOAT、デフォルト = 0.6、範囲 0〜1): 選択済みプリセットに関連付けられたLoRAの強度。これは、アイデンティティの保持を助けるLoRAを使用するFaceIDスタイルのプリセットで特に重要です。0 はLoRA効果を無効にし、1 はLoRA強度を最大限に適用します。
• provider (COMBO、デフォルト = "CUDA"、オプション: CPU、CUDA、ROCM、DirectML、OpenVINO、CoreML): InsightFace/FaceID操作に使用される計算プロバイダー。お使いのハードウェアとランタイムに合ったプロバイダーを選択してください。
• weight (FLOAT、デフォルト = 1、範囲 -1〜3): モデルに対するIPAdapterの影響の全体的な強さ。値が大きいほど効果が強まり、負の値では影響を反転できます。
• weight_faceidv2 (FLOAT、デフォルト = 1、範囲 -1〜5): FaceID v2プリセット専用の追加ウェイト。v2 FaceIDプリセットを使用する際に、顔の類似度を微調整するために使用します。
• weight_type (COMBO): IPAdapterのウェイトがdenoisingプロセス全体でどのように適用されるかを決定します。方法によって、影響のランピングカーブが異なります。
• combine_embeds (COMBO、オプション: concat、add、subtract、average、norm average): ポジティブ画像とネガティブ画像の両方が提供された場合や、複数のembeddingが存在する場合などに、画像embeddingを結合する方法。
• start_at (FLOAT、デフォルト = 0、範囲 0〜1): IPAdapterが効果を適用し始めるdenoisingループの開始点。0 は最初のステップから適用することを意味します。
• end_at (FLOAT、デフォルト = 1、範囲 0〜1): IPAdapterが効果の適用を停止するdenoisingループの終了点。1 は最終ステップまで有効であり続けることを意味します。
• embeds_scaling (COMBO、オプション: V only、K+V、K+V w/ C penalty、K+mean(V) w/ C penalty): 画像embeddingがモデルのアテンション機構にどのように投影されるかを制御します。スケーリングモードが異なると、キーと値のバランスに影響します。
• cache_mode (COMBO、デフォルト = "all"、オプション: insightface only、clip_vision only、ipadapter only、all、none): 再利用のためにキャッシュされる中間結果を決定します。キャッシュにより、IPAdapterを複数回適用する際のパフォーマンスが向上します。
• use_tiled (BOOLEAN、デフォルト = false): 大きな画像に対するタイル処理を有効にし、ある程度の処理オーバーヘッドや品質のトレードオフと引き換えにメモリ使用量を削減します。
• use_batch (BOOLEAN、デフォルト = false): 入力画像を個別ではなくバッチとして処理します。複数の画像プロンプトを一度に適用する場合に便利です。
• sharpening (FLOAT、デフォルト = 0、範囲 0〜1): 特徴抽出の前に、入力画像にシャープ処理を適用します。値が大きいほどディテールと輪郭が強調されることがあります。

オプション

• image_negative (IMAGE、オプション): ネガティブ参照画像。そのembeddingは combine_embeds モードを使ってメイン画像と結合され、望ましくない特徴から生成を遠ざけるのに役立ちます。
• attn_mask (MASK、オプション): IPAdapterの影響を画像の特定領域に限定するアテンションマスク。マスクの意味に応じて、マスクの外側/内側の領域を制御できます。
• clip_vision (CLIP_VISION、オプション): 入力画像のエンコードに使用されるCLIP Visionモデル。省略した場合は、選択したプリセット/IPAdapterに関連付けられたモデルが使用されます。
• optional_ipadapter (IPADAPTER、オプション): すでに設定済みのIPAdapterオブジェクト。プリセットから構築する代わりに、以前ロードまたはカスタマイズしたアダプターを再利用する場合に使用します。
• layer_weights (STRING、デフォルト = ""): 個々のIPAdapterレイヤーの寄与を細かく制御するためのオプション文字列。デフォルトのレイヤー動作にする場合は空のままにします。

出力

• MODEL: IPAdapterが適用された変更済みモデル。サンプラーやその他のモデル処理ノードに接続します。
• IMAGE: IPAdapterの入力/前処理段階からの処理済み画像。検査に使用したり、他のノードに渡したりできます。
• MASK: 内部処理後の、このノードが使用するアテンションマスク。デバッグや、有効なマスクを下流で再利用するのに便利です。
• IPADAPTER: 設定済みのIPAdapterオブジェクト。他の互換ノードでこのアダプターを再利用して、再構築を避けることができます。

使用上の注意

• provider と lora_strength の設定は、FaceIDスタイルのプリセットで特に重要です。選択したプロバイダーがInsightFaceのインストール環境と一致していること、生成結果を歪めずにアイデンティティを保持できるようLoRA強度のバランスが取れていることを確認してください。
• start_at / end_at を使って、IPAdapterの影響がdenoisingプロセス中のいつ発生するかを制御します。IPAdapterを後のステップでのみ適用すると構図の自由度をより多く保てますが、より早く適用すると全体的な効果が強くなります。
• combine_embeds は image_negative が提供されたときに重要になります。concat や average などのモードは、まったく異なる誘導動作を生み出すことがあります。
• 高解像度の参照画像やアテンションマスクでメモリの問題が発生する場合は、use_tiled を切り替えてください。
• 同じアダプターや参照画像を複数のkサンプラーで再利用する場合は、cache_mode = "all" が推奨されます。メモリ使用量が気になる場合や、ワークフローで多くの異なる入力を使用する場合は "none" に設定してください。
• IMAGE と MASK の出力は、デバッグや、参照画像とアテンションマスクを可視化・後処理する必要があるワークフローへ連結するために提供されています。