Documentation

Class name: WildcardEncode __Inspire
Category: InspirePack/Prompt
Output node: False
Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

WildcardEncode __Inspire节点旨在通过复杂的编码技术来处理和增强文本提示，利用外部模型或自定义算法。它专注于通过应用高级文本处理策略来提升生成内容的质量和特异性。

Input types

Required

model
- 指定用于编码的模型。这是一个关键组件，决定了编码过程的有效性。
- Comfy dtype: MODEL
- Python dtype: torch.nn.Module
clip
- 指与主要模型一起使用的CLIP模型，用于增强编码过程。它在解释和处理文本方面起着至关重要的作用。
- Comfy dtype: CLIP
- Python dtype: torch.nn.Module
token_normalization
- 定义标记规范化的方法，影响文本输入的处理和编码方式。它影响编码对不同文本长度和复杂度的适应性。
- Comfy dtype: COMBO[STRING]
- Python dtype: str
weight_interpretation
- 决定在编码过程中如何解释权重，影响最终编码输出的质量和相关性。
- Comfy dtype: COMBO[STRING]
- Python dtype: str
wildcard_text
- 将被编码的文本输入。这个参数是节点操作的核心，直接影响输出。
- Comfy dtype: STRING
- Python dtype: str
populated_text
- 填充通配符文本的结果，基于编码过程自动生成。它反映了输入文本的增强版本。
- Comfy dtype: STRING
- Python dtype: str
mode
- 控制文本是动态填充还是固定，影响通配符文本的处理和编码方式。
- Comfy dtype: BOOLEAN
- Python dtype: bool
Select to add LoRA
- 允许选择要添加到文本中的LoRA，用特定特征或效果增强编码。
- Comfy dtype: COMBO[STRING]
- Python dtype: str
Select to add Wildcard
- 允许向文本添加预定义的通配符，进一步自定义编码过程。
- Comfy dtype: COMBO[STRING]
- Python dtype: str
seed
- 编码中随机过程的种子值，确保输出的可重复性和一致性。
- Comfy dtype: INT
- Python dtype: int

Output types

model
- 经过处理和可能被编码修改后的模型。
- Comfy dtype: MODEL
- Python dtype: torch.nn.Module
clip
- 经过处理和可能被编码修改后的CLIP模型。
- Comfy dtype: CLIP
- Python dtype: torch.nn.Module
conditioning
- 编码过程生成的条件信息，用于指导生成。
- Comfy dtype: CONDITIONING
- Python dtype: str
populated_text
- 编码后的最终填充文本，代表增强和精炼后的输出。
- Comfy dtype: STRING
- Python dtype: str

Usage tips

Infra type: CPU
Common nodes: unknown

Source code

class WildcardEncodeInspire:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {"required": {
                        "model": ("MODEL",),
                        "clip": ("CLIP",),
                        "token_normalization": (["none", "mean", "length", "length+mean"], ),
                        "weight_interpretation": (["comfy", "A1111", "compel", "comfy++", "down_weight"], {'default': 'comfy++'}),
                        "wildcard_text": ("STRING", {"multiline": True, "dynamicPrompts": False, 'placeholder': 'Wildcard Prompt (User Input)'}),
                        "populated_text": ("STRING", {"multiline": True, "dynamicPrompts": False, 'placeholder': 'Populated Prompt (Will be generated automatically)'}),
                        "mode": ("BOOLEAN", {"default": True, "label_on": "Populate", "label_off": "Fixed"}),
                        "Select to add LoRA": (["Select the LoRA to add to the text"] + folder_paths.get_filename_list("loras"), ),
                        "Select to add Wildcard": (["Select the Wildcard to add to the text"],),
                        "seed": ("INT", {"default": 0, "min": 0, "max": 0xffffffffffffffff}),
                    },
                }

    CATEGORY = "InspirePack/Prompt"

    RETURN_TYPES = ("MODEL", "CLIP", "CONDITIONING", "STRING")
    RETURN_NAMES = ("model", "clip", "conditioning", "populated_text")
    FUNCTION = "doit"

    def doit(self, *args, **kwargs):
        populated = kwargs['populated_text']

        clip_encoder = BNK_EncoderWrapper(kwargs['token_normalization'], kwargs['weight_interpretation'])

        if 'ImpactWildcardEncode' not in nodes.NODE_CLASS_MAPPINGS:
            utils.try_install_custom_node('https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack',
                                          "To use 'Wildcard Encode (Inspire)' node, 'Impact Pack' extension is required.")
            raise Exception(f"[ERROR] To use 'Wildcard Encode (Inspire)', you need to install 'Impact Pack'")

        model, clip, conditioning = nodes.NODE_CLASS_MAPPINGS['ImpactWildcardEncode'].process_with_loras(wildcard_opt=populated, model=kwargs['model'], clip=kwargs['clip'], clip_encoder=clip_encoder)
        return (model, clip, conditioning, populated)

4.9 KiB Raw Permalink Blame History

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Required

Output types

Usage tips

Source code

4.9 KiB

Raw Permalink Blame History