CLIP Text Encode Hunyuan DiT CLIP文本编码混元

CLIP Text Encode Hunyuan DiT ComfyUI 节点功能概述

CLIPTextEncodeHunyuanDiT 节点的主要功能是：

• 标记化：将输入的文本转换为模型可处理的标记序列。
• 编码：使用 CLIP 模型对标记序列进行编码，生成条件编码。

可以将该节点视为一个“语言翻译器”，它将用户输入的文本（无论是英文还是其他语言）翻译成 AI 模型能够理解的“机器语言”，从而使模型能够根据这些条件生成相应的内容。

类名

• 类名: CLIPTextEncodeHunyuanDiT
• 类别: advanced/conditioning
• 输出节点: False

CLIP Text Encode Hunyuan DiT 输入类型

• bert 参数：适用于英文文本输入，建议输入简洁且具有上下文的文本提示，以帮助节点生成更准确和有意义的标记表示。
• mt5xl 参数：适用于多语言文本输入，您可以输入任何语言的文本，帮助模型理解多种语言的任务。

CLIP Text Encode Hunyuan DiT 输出类型

方法

• 编码方法: encode

  该方法接受 clip、bert 和 mt5xl 作为参数。首先，它对 bert 进行标记化，然后对 mt5xl 进行标记化，并将结果存储在 tokens 字典中。最后，它使用 clip.encode_from_tokens_scheduled 方法将标记化的 tokens 编码为条件。

使用示例

• 待更新

CLIP Text Encode Hunyuan DiT 节点的相关内容扩展

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

BERT 是一种基于 Transformer 架构的双向语言表示模型。

它通过对大量文本数据的预训练，学习到丰富的上下文信息，然后在下游任务上进行微调，实现高性能。

主要特点：

• 双向性：BERT 同时考虑文本的左右上下文信息，能够更好地理解词语的含义。

• 预训练与微调：通过预训练任务（如 Masked Language Model 和 Next Sentence Prediction），BERT 可以在多种下游任务上进行快速微调。

应用场景：

• 文本分类

• 命名实体识别

• 问答系统

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

mT5-XL 是 T5 模型的多语言版本，采用编码器-解码器架构，支持多种语言的处理。

它将所有的 NLP 任务统一表示为文本到文本的转换，能够处理包括翻译、摘要、问答等多种任务。

主要特点：

• 多语言支持：mT5-XL 支持多达 101 种语言的处理。

• 统一任务表示：将所有任务转换为文本到文本的形式，简化了任务的处理流程。

应用场景：

• 机器翻译

• 文本摘要

• 问答系统

BERT 和 mT5-XL 相关研究论文

1. BERT: 用于语言理解的深度双向 Transformer 预训练

   • 描述: 这篇开创性论文介绍了 BERT，一个基于 transformer 的模型，在广泛的自然语言处理任务中都达到了最先进的效果。

2. mT5: 大规模多语言预训练的文本到文本 Transformer

   • 描述: 这篇论文介绍了 mT5，T5 的多语言变体，它在一个覆盖 101 种语言的新 Common Crawl 数据集上进行训练。

3. mLongT5: 一个用于处理更长序列的多语言高效文本到文本 Transformer

   • 描述: 这项工作开发了 mLongT5，一个专门设计用于高效处理更长输入序列的多语言模型。

4. 跨越语言障碍：深入了解 Google 的 mT5 多语言技术

   • 描述: 一篇讨论 Google 的 mT5 模型在多语言自然语言处理任务中的能力和应用的文章。

5. BERT 相关论文

   • 描述: 一个精选的 BERT 相关研究论文列表，包括调查、下游任务和改进方案。

源码

• ComfyUI 版本: 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), )