CLIP Text Encode Hunyuan DiT

Обзор узла CLIP Text Encode Hunyuan DiT в ComfyUI

Основные функции узла CLIPTextEncodeHunyuanDiT:

• Токенизация: Преобразование входного текста в последовательности токенов, которые могут быть обработаны моделью.
• Кодирование: Использование модели CLIP для кодирования последовательностей токенов в условные кодировки.

Этот узел можно рассматривать как “языковой переводчик”, который преобразует пользовательский ввод текста (будь то английский или другие языки) в “машинный язык”, который могут понять модели ИИ, позволяя модели генерировать соответствующий контент на основе этих условий.

Название класса

• Название класса: CLIPTextEncodeHunyuanDiT
• Категория: advanced/conditioning
• Выходной узел: False

Типы входных данных CLIP Text Encode Hunyuan DiT

• Параметр bert: Подходит для ввода английского текста. Рекомендуется вводить краткий текст с контекстом, чтобы помочь узлу генерировать более точные и значимые представления токенов.
• Параметр mt5xl: Подходит для многоязычного ввода текста. Вы можете вводить текст на любом языке, чтобы помочь модели понимать многоязычные задачи.

Типы выходных данных CLIP Text Encode Hunyuan DiT

Методы

• Метод кодирования: encode

  Этот метод принимает clip, bert и mt5xl в качестве параметров. Сначала он токенизирует bert, затем токенизирует mt5xl и сохраняет результаты в словаре tokens. Наконец, он использует метод clip.encode_from_tokens_scheduled для кодирования токенизированных токенов в условия.

Примеры использования

• Будет обновлено

Расширенное содержание для узла CLIP Text Encode Hunyuan DiT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT - это двунаправленная языковая модель представления, основанная на архитектуре Transformer.

Она изучает богатую контекстную информацию через предварительное обучение на больших объемах текстовых данных, а затем дообучается на последующих задачах для достижения высокой производительности.

Ключевые особенности:

• Двунаправленность: BERT одновременно учитывает как левую, так и правую контекстную информацию, что позволяет лучше понимать значения слов.

• Предварительное обучение и дообучение: Через задачи предварительного обучения (такие как Masked Language Model и Next Sentence Prediction) BERT может быть быстро дообучен для различных последующих задач.

Сценарии применения:

• Классификация текста

• Распознавание именованных сущностей

• Системы вопросов и ответов

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

mT5-XL - это многоязычная версия модели T5, использующая архитектуру кодировщик-декодировщик, которая поддерживает обработку нескольких языков.

Она унифицирует все задачи NLP как преобразования текст-в-текст, способная обрабатывать различные задачи, включая перевод, суммирование и ответы на вопросы.

Ключевые особенности:

• Многоязычная поддержка: mT5-XL поддерживает обработку до 101 языка.

• Унифицированное представление задач: Преобразование всех задач в формат текст-в-текст, упрощая конвейер обработки задач.

Сценарии применения:

• Машинный перевод

• Суммирование текста

• Системы вопросов и ответов

Научные статьи по BERT и mT5-XL

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

   • Описание: Эта основополагающая статья представляет BERT, модель на основе трансформеров, которая достигает передовых результатов на широком спектре задач NLP.

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

   • Описание: Эта статья представляет mT5, многоязычный вариант T5, обученный на новом наборе данных на основе Common Crawl, охватывающем 101 язык.

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

   • Описание: Эта работа разрабатывает mLongT5, многоязычную модель, предназначенную для эффективной обработки более длинных входных последовательностей.

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

   • Описание: Статья, обсуждающая возможности и применения модели mT5 от Google в многоязычных задачах NLP.

5. BERT-related Papers

   • Описание: Кураторский список научных статей, связанных с BERT, включая обзоры, последующие задачи и модификации.

Исходный код

• Версия ComfyUI: 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), )