EasyCascadeLoader(cascadeLoader)

설명

EasyCascadeLoader 노드는 세 단계 체크포인트(stage_c, stage_b, stage_a), CLIP 모델, 선택적 LoRA, 텍스트 프롬프트에서 완전한 Stable Cascade 파이프라인을 로드합니다. 또한 EasyUse 파이프라인 객체를 구축하고 요청된 해상도와 압축으로 빈 잠재 데이터를 생성하며, 모델, 잠재 데이터, VAE를 직접 사용할 수 있도록 노출합니다.

입력

필수

• stage_c (COMBO): Stage C 체크포인트를 선택합니다. Stage C는 프롬프트에서 초기 잠재 데이터를 생성하는 텍스트 조건부 사전(prior)입니다.
• stage_b (COMBO): Stage B 체크포인트를 선택합니다. Stage B는 디코딩 이전에 Stage C 잠재 데이터를 미세 조정/업스케일합니다.
• stage_a (COMBO): Stage A 체크포인트를 선택합니다. Stage A는 최종 잠재 데이터를 픽셀 공간으로 변환하는 VAE/디코더 역할을 합니다. 이 모델은 vae 출력으로도 반환됩니다.
• clip_name (COMBO): positive와 negative를 조건화로 토큰화하고 인코딩하는 데 사용되는 CLIP 모델을 선택합니다.
• lora_name (COMBO): 모델과 CLIP에 적용할 LoRA를 선택합니다. 비워 두거나 "none" 항목을 선택하여 LoRA를 건너뜁니다.
• lora_model_strength (FLOAT, 기본값 1): 확산 모델에 적용되는 LoRA의 강도입니다. 범위는 -10에서 10까지이며, 음수 값은 LoRA의 영향을 줄이거나 반전시킵니다.
• lora_clip_strength (FLOAT, 기본값 1): CLIP 텍스트 인코더에 적용되는 LoRA의 강도입니다. 범위는 -10에서 10까지입니다.
• resolution (COMBO, 기본값 "1024 x 1024"): empty_latent_width와 empty_latent_height를 위한 편의 프리셋입니다.
• empty_latent_width (INT): 생성할 이미지의 픽셀 너비입니다. 이는 잠재 데이터 너비가 아닌 목표 픽셀 너비입니다.
• empty_latent_height (INT): 생성할 이미지의 픽셀 높이입니다. 이는 잠재 데이터 높이가 아닌 목표 픽셀 높이입니다.
• compression (INT, 기본값 42, 범위 32~64): Cascade Stage A/VAE에서 사용하는 잠재 데이터 압축 계수입니다. 빈 잠재 데이터의 공간 크기는 empty_latent_width // compression x empty_latent_height // compression으로 계산됩니다.
• positive (STRING, 기본값 ""): pipe_line 출력에 저장된 조건화를 구축하는 데 사용되는 포지티브 프롬프트입니다.
• negative (STRING, 기본값 ""): pipe_line 출력에 저장된 조건화를 구축하는 데 사용되는 네거티브 프롬프트입니다.
• batch_size (INT, 기본값 1, 범위 1~64): 생성할 동일한 빈 잠재 데이터 샘플의 수입니다.

선택 사항

• optional_lora_stack (LORA_STACK): lora_name 외에 여러 LoRA 구성의 스택을 적용합니다. 스택의 각 항목은 자체 LoRA와 모델/CLIP 강도를 제공합니다.

출력

• pipe_line (PIPE_LINE): 로드된 모델, CLIP, VAE, 빈 잠재 데이터, 프롬프트 필드에서 생성된 포지티브/네거티브 조건화를 포함하는 EasyUse 파이프라인입니다. EasyUse 파이프라인 인식 노드와 함께 사용하세요.
• model (MODEL): Stage C/B/A에서 조합되고 선택된 LoRA로 수정된 결합된 Stable Cascade 모델입니다.
• latent (LATENT): batch_size, empty_latent_width/height, compression에 따라 형태가 결정되는 빈 잠재 데이터 텐서입니다.
• vae (VAE): 샘플링된 잠재 데이터를 이미지로 디코딩하는 데 사용할 수 있는 Stage A VAE 디코더입니다.

사용 메모

• 실제 출력 잠재 데이터 크기는 empty_latent_width × empty_latent_height가 아닙니다. 두 크기를 모두 compression으로 나누세요. 기본 압축값이 42일 때 1024 x 1024 이미지는 대략 24 x 24 잠재 데이터에 해당합니다.
• positive 및 negative 프롬프트 필드는 pipe_line 내부에 저장되는 조건화로 인코딩됩니다. 직접적인 model, latent, vae 출력은 이 조건화나 CLIP 모델 자체를 노출하지 않습니다. 파이프라인 출력 외부에서 프롬프트를 적용해야 한다면 별도의 조건화 경로를 추가하세요.
• compression은 Stage A 체크포인트에서 요구하는 값으로 유지하세요. 이 값을 32 또는 64로 변경해도 모델 아키텍처는 바뀌지 않지만, 예상 잠재 데이터 크기가 변경되며 해당 압축으로 훈련된 체크포인트가 아니라면 결과가 나빠질 가능성이 높습니다.
• 선택적 LoRA 스택은 lora_name 위에 적용되므로, 기본 위젯에서 선택한 빠른 LoRA 하나를 저장된 추가 LoRA 스택과 결합할 수 있습니다.
• 위젯 하나로 텍스트 기반 이미지 생성 설정을 위해 Easy KSampler와 같은 EasyUse 노드의 첫 번째 입력으로 pipe_line 출력을 사용하세요.