描述
Krea2 Prompt Weight 节点通过缩放注意力值，为 Krea2 (K2) 模型提供逐 token 提示词加权功能。
标准加权（例如在提示文本中使用 (word:1.5)）无法与 Krea2 使用的 Qwen3-VL 编码器配合工作。此节点在 CLIP 文本编码之后 应用加权，修补模型的注意力机制，从而以细粒度方式增强或抑制 token 的影响。
使用 (word:-1) 这样的权重标签可以从生成中移除某个概念，或者使用 (word:1.5) 来强调它。加权会作用于条件，同时也会修改模型本身，因此该节点输出 修补后的模型 和 条件张量。使用此节点时，请将采样器的 CFG 缩放设置为 1.0（节点通过修补后的模型在内部处理条件）。
输入
| 名称 | 类型 | 必填 | 默认值 | 范围/步长 | 描述 |
|---|---|---|---|---|---|
clip | CLIP | 是 | — | — | 用于文本编码的 CLIP 模型 (Qwen3-VL)。通常为 Krea2 检查点中的 CLIP。 |
model | MODEL | 是 | — | — | 要修补以应用逐 token 注意力缩放的扩散模型 (U-Net 或 transformer)。 |
text | STRING | 是 | "" | — | 提示文本。包含格式为 (word:weight) 的权重标签，以控制单个 token 的贡献。 |
strength | FLOAT | 是 | 1.0 | 0.0 – 4.0 (步长 0.05) | 应用到所有权重标签的全局乘数。可用于在不编辑提示的情况下整体增大或减小加权效果。 |
输出
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
model | MODEL | 输入模型，其注意力权重已被修补以遵循 token 级缩放。在采样器节点中使用此模型。 |
conditioning | CONDITIONING | 从文本导出的条件张量，其中已内置逐 token 缩放。像往常一样将其传递给采样器。 |
使用说明
-
权重语法 – 在
text输入中，写入(word:float)。(cat:2.0): 将 token "cat" 的影响力加倍。(car:-1.0): 负权重，抑制该概念。(sky:0.0): 有效禁用该 token。- 没有显式权重的 token 表现正常（权重 = 1.0）。
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CFG 缩放必须为 1.0 – 因为节点通过修补后的模型在内部应用条件，所以常规 CFG 引导被禁用。将采样器的
cfg参数设置为1.0。 -
全局强度 –
strength输入会乘以每个权重标签。如果你有(tree:2.0)，且 strength 为0.5，则有效权重变为1.0。这在无需重写提示的情况下快速调整加权强度时非常有用。 -
Qwen3-VL 兼容性 – 此节点专门为 Krea2 使用的 Qwen3-VL 编码器设计。标准 ComfyUI 加权（通过
CLIPTextEncode节点）无法与该编码器配合；此节点提供了唯一可靠的逐 token 控制方式。 -
输出顺序 – 两个输出都是必需的。修补后的模型 必须 与相应的条件输出一起使用，否则权重将无法正确应用。
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