IPAdapter Style & Composition SDXL
节点功能：该节点可以完成风格和构图的双重参考IPAdapter Style & Composition
节点中英文对比
IPAdapter Style & Composition SDXL
weight_style
weight_composition
expand_style
combine_embeds
start_at
end_at
embeds_scaling
IPAdapter Style & Composition SDXL
weight_style
weight_composition
expand_style
combine_embeds
start_at
end_at
embeds_scaling
IPAdapter Style & Composition SDXL - 参数说明
输入参数
model
基础模型（如Stable Diffusion）。
ipadapter
IPAdapter模型实例。
image_style
风格参考图（如油画、水彩等）。
image_composition
构图参考图（如物体布局、透视等）。
image_negative
负向参考图（抑制特定特征）
attn_mask
注意力遮罩（限制应用区域）
clip_vision
外部传入的 CLIP Vision 编码器，用于替代默认模型。
输出参数
MODEL
加载了IPAdapter适配器的新模型，可用于后续生成。
控件参数
weight_style
风格图像的权重，控制其对最终嵌入的影响程度，范围为 -1 到 5，默认 1.0。
weight_composition
构图图像的权重，控制其对最终嵌入的影响程度，范围为 -1 到 5，默认 1.0。
expand_style
是否扩展风格嵌入，在某些合成策略下能增强细节表现，默认 False。
combine_embeds
嵌入合并策略，支持：concat, add, subtract, average, norm average，默认 average。
concat：拼接特征，保留两者独立信息（需模型支持长序列）。
add：特征相加，可能增强效果但易过饱和。
subtract：特征相减，用于抑制某些风格（实验性）。
average：特征均值，平衡风格和构图（默认）。
norm average：归一化后求均值，避免幅值偏差。
大多数场景用average或norm average。
需要强风格控制时尝试concat（消耗更多显存）
start_at
应用 IPAdapter 效果的起始时间点（归一化时间 0-1），默认 0.0。
end_at
应用 IPAdapter 效果的结束时间点（归一化时间 0-1），默认 1.0。
embeds_scaling
CLIP特征模式：V only/K+V/K+V w/ C penalty/K+mean(V) w/ C penalty
V only：仅 Value 缩放；
K+V：Key 与 Value 同时缩放；
K+V w/ C penalty：在 K+V 基础上对冗余通道做惩罚；
K+mean(V) w/ C penalty：加入均值作为惩罚项，更细腻。
暂无节点说明