CavinHuang-comfyui-nodes-docs/docs/Inference_Core_ModelMergeBlockNumber.md

Documentation

• Class name: Inference_Core_ModelMergeBlockNumber
• Category: advanced/model_merging
• Output node: False

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。

Input types

Required

• model1
  • 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。
  • Comfy dtype: MODEL
  • Python dtype: torch.nn.Module
• model2
  • 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。
  • Comfy dtype: MODEL
  • Python dtype: torch.nn.Module
• time_embed.
  • 指定模型时间嵌入组件的混合比例。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: float
• label_emb.
  • 指定模型标签嵌入组件的混合比例。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: float
• input_blocks.i.
  • 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。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: float
• middle_block.i.
  • 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。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: float
• output_blocks.i.
  • 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。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: float
• out.
  • 指定模型输出组件的混合比例。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: float

Output types

• model
  • 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。
  • Comfy dtype: MODEL
  • Python dtype: torch.nn.Module

Usage tips

• Infra type: GPU
• Common nodes: unknown

Source code

class ModelMergeBlockNumber(comfy_extras.nodes_model_merging.ModelMergeBlocks):
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        arg_dict = { "model1": ("MODEL",),
                              "model2": ("MODEL",)}

        argument = ("FLOAT", {"default": 1.0, "min": 0.0, "max": 1.0, "step": 0.01})

        arg_dict["time_embed."] = argument
        arg_dict["label_emb."] = argument

        for i in range(12):
            arg_dict["input_blocks.{}.".format(i)] = argument

        for i in range(3):
            arg_dict["middle_block.{}.".format(i)] = argument

        for i in range(12):
            arg_dict["output_blocks.{}.".format(i)] = argument

        arg_dict["out."] = argument

        return {"required": arg_dict}