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# Documentation
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- Class name: EditableCLIPEncode
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- Category: promptcontrol/old
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/asagi4/comfyui-prompt-control.git
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该节点旨在将文本输入处理并转换为CLIP模型可用的结构化格式。它通过解析文本中的指定过滤器，并将要转换的结构转换为适合CLIP模型的条件格式来实现这一目标。
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# Input types
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## Required
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- clip
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- “clip”参数是必要的，因为它提供了节点将用于处理输入文本的基本模型。没有这个参数，节点无法执行其预期功能。
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- Comfy dtype: CLIP
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- text
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- “text”参数对节点至关重要，因为它包含了节点将要解析和转换的输入数据。“text”的质量和格式直接影响节点的输出。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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## Optional
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- filter_tags
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- “filter_tags”参数用于细化输入文本的解析过程。它允许指定节点在文本处理过程中应考虑或忽略的特定标签。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: str
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# Output types
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- CONDITIONING
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- “CONDITIONING”输出代表了输入文本的处理和结构化格式，适用于与CLIP模型一起使用。它封装了解析文本的精髓，允许与模型进行有效的交互。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: List[Dict[str, Any]]
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class EditableCLIPEncode:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'clip': ('CLIP',), 'text': ('STRING', {'multiline': True})}, 'optional': {'filter_tags': ('STRING', {'default': ''})}}
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RETURN_TYPES = ('CONDITIONING',)
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CATEGORY = 'promptcontrol/old'
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FUNCTION = 'parse'
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def parse(self, clip, text, filter_tags=''):
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parsed = parse_prompt_schedules(text).with_filters(filter_tags)
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return (control_to_clip_common(clip, parsed),)
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