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# Documentation
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- Class name: Inference_Core_ModelMergeBlockNumber
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- Category: advanced/model_merging
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- Output node: False
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Inference_Core_ModelMergeBlockNumber节点专门用于通过根据指定的混合比例来混合模型组件，从而实现两个模型的合并。它允许对模型不同部分的组合方式进行精细控制，有助于创建利用两个输入模型优势的混合模型。
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# Input types
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## Required
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- model1
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- 要合并的第一个模型。它作为基础模型，第二个模型的元素将与之混合。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- model2
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- 要合并的第二个模型。该模型的元素将根据指定的比例混合到第一个模型中。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- time_embed.
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- 指定模型时间嵌入组件的混合比例。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- label_emb.
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- 指定模型标签嵌入组件的混合比例。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- input_blocks.i.
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- 指定模型第i个输入块的混合比例。索引i的范围从0到11。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- middle_block.i.
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- 指定模型第i个中间块的混合比例。索引i的范围从0到2。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- output_blocks.i.
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- 指定模型第i个输出块的混合比例。索引i的范围从0到11。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- out.
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- 指定模型输出组件的混合比例。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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# Output types
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- model
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- 合并后的模型，是两个输入模型的混合体，其组件根据指定的比例进行混合。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: torch.nn.Module
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## Usage tips
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- Infra type: `GPU`
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- Common nodes: unknown
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## Source code
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```python
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class ModelMergeBlockNumber(comfy_extras.nodes_model_merging.ModelMergeBlocks):
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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arg_dict = { "model1": ("MODEL",),
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"model2": ("MODEL",)}
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argument = ("FLOAT", {"default": 1.0, "min": 0.0, "max": 1.0, "step": 0.01})
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arg_dict["time_embed."] = argument
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arg_dict["label_emb."] = argument
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for i in range(12):
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arg_dict["input_blocks.{}.".format(i)] = argument
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for i in range(3):
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arg_dict["middle_block.{}.".format(i)] = argument
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for i in range(12):
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arg_dict["output_blocks.{}.".format(i)] = argument
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arg_dict["out."] = argument
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return {"required": arg_dict}
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```
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