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Documentation
- Class name: ImageOnlyCheckpointLoader
- Category: loaders/video_models
- Output node: False
- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
该节点负责从指定目录加载检查点,并返回相关的模型、CLIP视觉模块和VAE组件。它旨在处理检查点加载和提取的复杂性,抽象细节,并为下游任务提供直接的接口。
Input types
Required
- ckpt_name
- 要加载的检查点文件的名称。它对于在目录中识别特定的检查点至关重要,因为它直接影响节点的操作和生成的模型组件。
- Comfy dtype: str
- Python dtype: str
Output types
- MODEL
- 从检查点加载的模型组件,可用于各种下游任务,如推理或进一步训练。
- Comfy dtype: torch.nn.Module
- Python dtype: torch.nn.Module
- CLIP_VISION
- 从检查点中提取的CLIP视觉模块,对于涉及文本到图像生成或图像文本匹配的任务至关重要。
- Comfy dtype: CLIP
- Python dtype: CLIP
- VAE
- 从检查点加载的变分自编码器(VAE)组件,通常用于潜在空间操作和生成任务。
- Comfy dtype: AutoencoderKL
- Python dtype: AutoencoderKL
Usage tips
- Infra type: CPU
Source code
class ImageOnlyCheckpointLoader:
@classmethod
def INPUT_TYPES(s):
return {'required': {'ckpt_name': (folder_paths.get_filename_list('checkpoints'),)}}
RETURN_TYPES = ('MODEL', 'CLIP_VISION', 'VAE')
FUNCTION = 'load_checkpoint'
CATEGORY = 'loaders/video_models'
def load_checkpoint(self, ckpt_name, output_vae=True, output_clip=True):
ckpt_path = folder_paths.get_full_path('checkpoints', ckpt_name)
out = comfy.sd.load_checkpoint_guess_config(ckpt_path, output_vae=True, output_clip=False, output_clipvision=True, embedding_directory=folder_paths.get_folder_paths('embeddings'))
return (out[0], out[3], out[2])