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# Documentation
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- Class name: WAS_unCLIP_Checkpoint_Loader
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- Category: WAS Suite/Loaders
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/WASasquatch/was-node-suite-comfyui
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该节点旨在为WAS套件加载和管理检查点，包括模型、CLIP和VAE组件。它对于初始化WAS框架内进一步处理和分析所需的组件至关重要。
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# Input types
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## Required
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- ckpt_name
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- 检查点名称是一个必需的参数，它指定要加载的检查点的名称。这对于识别和检索WAS套件操作的正确检查点至关重要。
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- Comfy dtype: str
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- Python dtype: str
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## Optional
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- output_vae
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- 'output_vae' 参数决定是否在加载的检查点中包含变分自编码器（VAE）组件。它影响节点返回对象的组成。
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- Comfy dtype: bool
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- Python dtype: bool
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- output_clip
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- 'output_clip' 参指示是否应将CLIP模型作为加载的检查点的一部分。它通过包含或排除CLIP模型来影响节点的输出。
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- Comfy dtype: bool
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- Python dtype: bool
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# Output types
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- MODEL
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- MODEL输出代表从检查点加载的机器学习模型组件。它对于执行需要模型推理或处理的任务非常重要。
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- Comfy dtype: torch.nn.Module
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- CLIP
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- CLIP输出是加载的CLIP模型组件，用于WAS套件内的文本到图像匹配和其他相关任务。
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- Comfy dtype: torch.nn.Module
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- VAE
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- VAE输出表示检查点中的变分自编码器组件。它对于涉及生成模型和潜在空间操作的任务至关重要。
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- Comfy dtype: torch.nn.Module
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- CLIP_VISION
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- CLIP_VISION输出是CLIP模型的视觉组件，负责WAS套件内与图像相关的操作。
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- Comfy dtype: torch.nn.Module
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- NAME_STRING
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- NAME_STRING输出提供了没有文件扩展名的加载检查点的基本名称。它对于引用和识别目的非常有用。
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- Comfy dtype: str
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- Python dtype: str
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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```
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class WAS_unCLIP_Checkpoint_Loader:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'ckpt_name': (comfy_paths.get_filename_list('checkpoints'),)}}
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RETURN_TYPES = ('MODEL', 'CLIP', 'VAE', 'CLIP_VISION', 'STRING')
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RETURN_NAMES = ('MODEL', 'CLIP', 'VAE', 'CLIP_VISION', 'NAME_STRING')
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FUNCTION = 'load_checkpoint'
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CATEGORY = 'WAS Suite/Loaders'
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def load_checkpoint(self, ckpt_name, output_vae=True, output_clip=True):
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ckpt_path = comfy_paths.get_full_path('checkpoints', ckpt_name)
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out = comfy.sd.load_checkpoint_guess_config(ckpt_path, output_vae=True, output_clip=True, output_clipvision=True, embedding_directory=comfy_paths.get_folder_paths('embeddings'))
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return (out[0], out[1], out[2], out[3], os.path.splitext(os.path.basename(ckpt_name))[0])
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