ComfyUI Krea2T 增强器为 Krea 2 添加注意力加权短语控制

为什么传统提示词权重在 Krea 2 上不起作用

Krea 2 不使用传统的单层 CLIP 嵌入。其文本编码器提供十二个选定的 Qwen 隐藏状态采样点，为每个 token 生成 12 x 2560 表示，随后经过内部文本融合路径，之后文本和图像 token 才进入共享的 DiT 块。标准强调技巧无法清晰映射到此流程：乘以条件行可能会被后续归一化抵消，而 token 重复会改变序列长度。

新节点保持原始提示词序列完整。它正常编码纯文本，定位属于每个加权短语的 Qwen token 行，并在共享 DiT 块内将 log(w) 添加到选定的图像到文本注意力 logits 中。Softmax 后，这将把短语的注意力几率乘以 w，而无需复制、删除、平均或重新缩放任何条件行。

使用新编码器节点在 Krea 2 上进行短语级注意力控制

权重如何表现

权重是相对几率乘数，而非大小或可见性保证。作者建议从 1.5 或 2.0 开始，在固定种子下一次调整一个短语，然后再组合权重。实际示例如下：

A scene containing a (primary subject:2.0) beside a (secondary object:0.6)

标注在分词前被移除，重叠的加权部分会被拒绝。该节点还会验证模型布局：它仅在具有 12 x 2560 布局的纯文本 Krea 2 条件下运行，对于不匹配的编码器或不支持的架构会报错失败，而不是应用不确定的映射。

使用加权短语条件生成的示例输出

检查输出与可调试性

一个字符串输出记录纯文本、每个加权短语、其数值权重以及选定的确切 Qwen token 行、token ID 和解码片段。当你需要验证权重实际作用于何处时，将其连接到文本预览。采样时不需要此功能。

工作流

该仓库附带了新编码器节点的示例工作流：

安装

克隆仓库到 ComfyUI/custom_nodes 并重新启动：

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/capitan01R/ComfyUI-Krea2T-Enhancer.git

除了正常的 Krea 2 设置外，不需要额外的 Python 包。该节点位于你的 LoRA 加载器和采样器之间：将最终模型链和 Krea2 CLIP 连接到它，将其 MODEL 输出发送给采样器，将其 CONDITIONING 输出发送到正向路径。v1.3 更新还包括现有的增强器节点：ComfyUI-Krea2T-Enhancer，Krea2T Enhancer 高级（带有 post-txtmlp 的 text_scale 控制），以及用于官方 Turbo 8 步调度表的 Krea2 Turbo Reference Sigmas (From Latent)。