Easy Apply IPAdapter（Embeds）节点：在 ComfyUI 中使用预计算 embedding(ipadapterApplyEmbeds)

Easy Apply IPAdapter（Embeds） 节点（类 ipadapterApplyEmbeds）使用预计算的 embedding 而非参考图像，将 IP-Adapter 应用于 diffusion 模型。它专为那些已从编码器或 embedding 生成节点获得 EMBEDS 的工作流而设计，并以紧凑的“Easy Apply”界面提供核心 IPAdapter 控件。此节点返回一个可供采样器直接使用的已修补 MODEL，以及一个用于串联后续适配器步骤的 IPADAPTER 输出。它位于 EasyUse/Adapter 类别中。

输入

必填

• model（MODEL）
  将要应用 IP-Adapter 的基础 diffusion 模型。

• clip_vision（CLIP_VISION）
  已加载的 CLIP 视觉模型。尽管此节点使用预计算的 embedding，IPAdapter pipeline 内部仍需要 CLIP 视觉模型。请连接生成 embedding 时使用的同一个 CLIP 视觉模型。

• ipadapter（IPADAPTER）
  要应用的 IPAdapter 模型或配置。

• pos_embed（EMBEDS）
  描述要迁移的风格、内容或主体的正面 embedding。这是适配器的主要条件来源。

• weight（FLOAT，默认 = 1，范围 = -1 到 3）
  IPAdapter 的整体强度。数值越低，效果越弱；数值越高，效果越强。值为 0 时相当于禁用适配器。

• weight_type（COMBO）
  选择 IPAdapter 权重预设。不同的预设会改变适配器的注意力与提示词的混合方式，从而在风格迁移、构图和提示词遵循度之间进行权衡。具体的预设名称由 IPAdapter 实现提供。

• start_at（FLOAT，默认 = 0，范围 = 0 到 1）
  denoising 过程中 IPAdapter 开始应用的比例。保持为 0 可从生成开始时应用。

• end_at（FLOAT，默认 = 1，范围 = 0 到 1）
  denoising 过程中 IPAdapter 停止应用的比例。保持为 1 可一直应用到生成结束。

• embeds_scaling（COMBO）
  控制预计算的 embedding 在交叉注意力中的使用方式。可用选项：

  • V only：仅注入 embedding 的值（value）分量。
  • K+V：从 embedding 中同时注入键（key）和值（value）分量。
  • K+V w/ C penalty：与 K+V 相同，但附加了一个额外的交叉注意力惩罚。
  • K+mean(V) w/ C penalty：使用键向量和均值池化的值向量，并带有相同的交叉注意力惩罚。

可选

• neg_embed（EMBEDS，可选）
  用于引导结果远离不想要的风格或内容的负面 embedding。如果没有可用的负面 embedding，请保持 neg_embed 已断开连接。

• attn_mask（MASK，可选）
  可选的注意力遮罩，用于将 IPAdapter 的影响限制在已生成图像的特定区域。保持已断开连接可全局应用适配器。

输出

• MODEL
  经过 IPAdapter 修补的 diffusion 模型。将其传递给采样器或其他模型处理节点。

• IPADAPTER
  所使用的 IPAdapter 对象。在单个工作流中堆叠多个适配器时，可将其传递给另一个 Easy Apply IPAdapter 节点。

使用说明

• 此节点不接受图像输入。如果你有参考图像，请改用常规的 Easy Apply IPAdapter 节点；当你已经从上一步 IPAdapter 编码步骤获得 EMBEDS 时，请使用此节点。
• pos_embed 为必填；neg_embed 为可选。如果只有一个 embedding 可用，请保持 neg_embed 已断开连接。
• 使用 start_at 和 end_at 控制适配器在采样进度中的生效位置。例如，仅在生成中途应用 IPAdapter，有助于在迁移风格的同时保持整体构图。
• IPADAPTER 输出可用于串联：从一个 Easy Apply IPAdapter 节点获取 MODEL 输出，将其馈送到另一个节点的 model 输入，同时通过 IPADAPTER 输出复用相同的适配器配置。