CLIP Text Encode Hunyuan DiT

CLIP Text Encode Hunyuan DiT ComfyUI 노드 개요

CLIPTextEncodeHunyuanDiT 노드의 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 토큰화: 입력 텍스트를 모델이 처리할 수 있는 토큰 시퀀스로 변환합니다.
• 인코딩: CLIP 모델을 사용하여 토큰 시퀀스를 조건부 인코딩으로 변환합니다.

이 노드는 사용자가 입력한 텍스트(영어 또는 다른 언어)를 AI 모델이 이해할 수 있는 “기계어”로 변환하는 “언어 번역기”로 볼 수 있으며, 이러한 조건을 기반으로 해당 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

클래스명

• 클래스명: CLIPTextEncodeHunyuanDiT
• 카테고리: advanced/conditioning
• 출력 노드: False

CLIP Text Encode Hunyuan DiT 입력 유형

• bert 매개변수: 영어 텍스트 입력에 적합하며, 노드가 더 정확하고 의미 있는 토큰 표현을 생성하도록 문맥이 있는 간결한 텍스트를 입력하는 것이 좋습니다.
• mt5xl 매개변수: 다국어 텍스트 입력에 적합하며, 모델이 다국어 작업을 이해하는 데 도움이 되도록 모든 언어로 텍스트를 입력할 수 있습니다.

CLIP Text Encode Hunyuan DiT 출력 유형

메서드

• 인코딩 메서드: encode

  이 메서드는 clip, bert, mt5xl을 매개변수로 받습니다. 먼저 bert를 토큰화하고, 그 다음 mt5xl을 토큰화하여 결과를 tokens 딕셔너리에 저장합니다. 마지막으로 clip.encode_from_tokens_scheduled 메서드를 사용하여 토큰을 조건으로 인코딩합니다.

사용 예시

• 업데이트 예정

CLIP Text Encode Hunyuan DiT 노드 관련 확장 내용

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT는 Transformer 아키텍처를 기반으로 한 양방향 언어 표현 모델입니다.

대량의 텍스트 데이터에 대한 사전 학습을 통해 풍부한 문맥 정보를 학습하고, 다운스트림 작업에서 미세 조정하여 높은 성능을 달성합니다.

주요 특징:

• 양방향성: BERT는 텍스트의 좌우 문맥 정보를 동시에 고려하여 단어의 의미를 더 잘 이해합니다.

• 사전 학습 및 미세 조정: Masked Language Model과 Next Sentence Prediction과 같은 사전 학습 작업을 통해 다양한 다운스트림 작업에서 빠르게 미세 조정할 수 있습니다.

적용 분야:

• 텍스트 분류

• 개체명 인식

• 질의응답 시스템

mT5-XL (Multilingual Text-to-Text Transfer Transformer)

mT5-XL은 T5 모델의 다국어 버전으로, 여러 언어 처리를 지원하는 인코더-디코더 아키텍처를 사용합니다.

모든 NLP 작업을 텍스트 간 변환으로 통합하여 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 작업을 처리할 수 있습니다.

주요 특징:

• 다국어 지원: mT5-XL은 최대 101개 언어의 처리를 지원합니다.

• 통합 작업 표현: 모든 작업을 텍스트 간 형식으로 변환하여 작업 처리 파이프라인을 단순화합니다.

적용 분야:

• 기계 번역

• 텍스트 요약

• 질의응답 시스템

BERT and mT5-XL Research Papers

1. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

   • 설명: 이 기초 논문은 광범위한 NLP 작업에서 최첨단 결과를 달성하는 트랜스포머 기반 모델인 BERT를 소개합니다.

2. mT5: A Massively Multilingual Pre-trained Text-to-Text Transformer

   • 설명: 이 논문은 101개 언어를 포함하는 새로운 Common Crawl 기반 데이터셋으로 학습된 T5의 다국어 변형인 mT5를 소개합니다.

3. mLongT5: A Multilingual and Efficient Text-To-Text Transformer for Longer Sequences

   • 설명: 이 연구는 더 긴 입력 시퀀스를 효율적으로 처리하도록 설계된 다국어 모델인 mLongT5를 개발합니다.

4. Bridging Linguistic Barriers: Inside Google’s mT5 Multilingual Technology

   • 설명: Google의 mT5 모델의 다국어 NLP 작업에서의 기능과 응용에 대해 논의하는 글입니다.

5. BERT-related Papers

   • 설명: 조사, 다운스트림 작업, 수정 사항을 포함한 BERT 관련 연구 논문의 큐레이션 목록입니다.

소스 코드

• ComfyUI 버전: v0.3.10
• 2025-01-07

class CLIPTextEncodeHunyuanDiT:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {"required": {
            "clip": ("CLIP", ),
            "bert": ("STRING", {"multiline": True, "dynamicPrompts": True}),
            "mt5xl": ("STRING", {"multiline": True, "dynamicPrompts": True}),
            }}
    RETURN_TYPES = ("CONDITIONING",)
    FUNCTION = "encode"
 
    CATEGORY = "advanced/conditioning"
 
    def encode(self, clip, bert, mt5xl):
        tokens = clip.tokenize(bert)
        tokens["mt5xl"] = clip.tokenize(mt5xl)["mt5xl"]
 
        return (clip.encode_from_tokens_scheduled(tokens), )