应用IPAdapter(高级)
节点功能：提供ipadapter模型使用的高级节点。Easy Apply IPAdapter (Advanced)-
节点中英文对比
应用IPAdapter(高级)
preset
lora_strength
provider
weight
weight_faceidv2
weight_type
combine_embeds
start_at
end_at
embeds_scaling
cache_mode
use_tiled
use_batch
sharpening
layer_weights
Easy Apply IPAdapter (Advanced)
preset
lora_strength
provider
weight
weight_faceidv2
weight_type
combine_embeds
start_at
end_at
embeds_scaling
cache_mode
use_tiled
use_batch
sharpening
layer_weights
应用IPAdapter(高级) - 参数说明
输入参数
model
基础模型对象。
image
参考图像（风格或结构）。
image_negative
负向参考图像。
attn_mask
注意力掩码。
clip_vision
视觉编码器输入。
optional_ipadapter
复用已有 ipadapter。
输出参数
model
应用 IPAdapter 后的模型对象。
images
中间结果图像。
masks
掩码（如无返回则为 None）。
ipadapter
返回 IPAdapter 实例。
控件参数
preset
IPAdapter 模式预设。
lora_strength
LoRA 强度。
provider
推理设备选择。
weight
特征嵌入权重。
weight_faceidv2
人脸专用匹配强度。
weight_type
权重应用方式。
linear：线性权重，按直线规则估算中间值。
ease in：缓入，起始权重变化慢，随后加快。
ease out：缓出，起始权重变化快，随后变慢。
ease - in - out：缓入缓出，起始和结束权重变化慢，中间快。
reverse ease - in - out：反向缓入缓出，与缓入缓出变化顺序相反。
weak input：弱输入权重，输入影响弱。
weak output：弱输出权重，输出影响弱。
weak middle：中间权重弱，两端影响大。
strong middle：中间权重强，两端影响小。
style transfer：风格迁移权重方式，用于风格转换。
composition：构图相关权重方式，影响构图元素融合。
strong style transfer：强风格迁移，强化风格转换效果。
style and composition：兼顾风格迁移与构图权重。
style transfer precise：精确风格迁移，精准控制风格转换 。
combine_embeds
多嵌入合并方式。
concat：向量首尾拼接，保留完整特征。
add：元素相加，突出共同特征。
subtract：元素相减，凸显特征差异。
average：求元素均值，均衡向量贡献。
norm average：归一化后求均值，规范尺度并均衡贡献。
concat 更强融合，add 更柔和，norm average 标准均衡。
start_at
起始注入比例（时间维度）。
end_at
结束注入比例（时间维度）。
embeds_scaling
嵌入缩放方式。
V only：只缩放值向量 V 。
K+V：同时缩放键向量 K 和值向量 V 。
K+V w/ C penalty：缩放 K 和 V ，并加约束防止过度缩放。
K+mean(V) w/ C penalty：缩放 K 和 V 的均值，也有约束保障合理性。
cache_mode
模块缓存配置。提高推理效率，建议默认使用 all。
use_tiled
是否使用 Tiled 模式。用于高分辨率图像或大图结构保持。
use_batch
是否批处理多张图。
sharpening
锐化程度。
layer_weights
自定义层权重。
暂无节点说明