IPAdapter Precise Style Transfer Batch
节点功能：该节点是在 IPAdapterPreciseStyleTransfer 的基础上构建的“批处理版本”，对多个图像组成的 batch 执行精确风格迁移，批量提取每张图像的 style embedding，并在生成时按 batch 注入进模型中。适用于多图融合等。下图是该节点与IPAdapter Precise Style Transfer的区别。IPAdapter Precise Style Transfer
节点中英文对比
IPAdapter Precise Style Transfer Batch
weight
style_boost
combine_embeds
start_at
end_at
embeds_scaling
IPAdapter Precise Style Transfer Batch
weight
style_boost
combine_embeds
start_at
end_at
embeds_scaling
IPAdapter Precise Style Transfer Batch - 参数说明
输入参数
model
主模型，通常是已经加载完成的 SD 模型。
ipadapter
由 IPAdapterLoader 系列节点加载的结构，内部包含 IPAdapter 模型和 CLIP Vision 模型。
image
用于风格迁移参考的图像，通常是具有特定风格的画作或照片。
image_negative
用于生成反向嵌入特征（控制不希望出现的风格）。
attn_mask
限定风格嵌入在空间上的作用区域。
clip_vision
显式传入 CLIP 视觉模型，若为空将从 ipadapter 中提取。
输出参数
MODEL
应用了风格引导的 SD 模型，可继续用于生成或合成。
控件参数
weight
控制图像风格特征对最终生成图像的影响程度。该参数是基础影响系数，控制 image（正向图像）在生成时对最终图像的影响程度，类似 IPAdapterEncoder 中的权重。
style_boost
用于放大或抑制风格特征的表达，在特定处理方式下提高风格迁移的强度。该参数是额外的风格强化器（通常在融合阶段放大 style 向量的某些维度或其对 attention 的权重），用于生成更鲜明的风格特征输出，常用于风格迁移任务。
combine_embeds
多图时嵌入向量合并策略，如拼接、求平均、加法等。
concat: 拼接所有嵌入（信息保留最多，但可能引起不稳定）。
add: 相加融合。
subtract: 以第一个为主，减去其余（风格差异建模）。
average: 求平均风格。
norm average: 归一化后再平均，减少大值主导效应。
start_at
指定风格控制的起始推理步数（归一化 0~1）。
end_at
指定风格控制的结束推理步数（归一化 0~1）。
embeds_scaling
嵌入应用方式，影响 attention 的 Key 和 Value。
"V only"：只用于 Value，风格仅作用于输出的内容强度。
"K+V"：用于 Key 和 Value，加强风格控制但可能影响图像结构。
"K+V w/ C penalty"：加入正则项平衡风格控制与结构一致性。
"K+mean(V) w/ C penalty"：在上述基础上增强稳定性。
一般任务使用 "V only" 即可，高风格迁移任务可尝试 "K+V w/ C penalty"
暂无节点说明