节点束编辑
节点功能：该节点点用于编辑和更新图像生成管道中的各种条件设置，例如正负提示词、模型、VAE、CLIP 以及潜在空间数据。通过此节点，用户可以在现有的生成管道基础上进行调整，以便在生成图像时实现更多的控制。Pipe
节点中英文对比
节点束编辑
clip_skip
optional_positive
positive_token_normalization
positive_weight_interpretation
optional_negative
negative_token_normalization
negative_weight_interpretation
a1111_prompt_style
conditioning_mode
average_strength
old_cond_start
old_cond_end
new_cond_start
new_cond_end
Pipe Edit
clip_skip
optional_positive
positive_token_normalization
positive_weight_interpretation
optional_negative
negative_token_normalization
negative_weight_interpretation
a1111_prompt_style
conditioning_mode
average_strength
old_cond_start
old_cond_end
new_cond_start
new_cond_end
节点束编辑 - 参数说明
输入参数
pipe
输入的上下文工作流结构，可选。
model
模型 checkpoint，可选。
pos
原始正向提示条件，可选。
neg
原始负向提示条件，可选。
latent
原始 latent 潜空间图像信息。
vae
编码器/解码器模块，用于图像与 latent 转换。
clip
文本编码器模块。
image
原始输入图像，可选。
输出参数
pipe
修改后的工作流结构，包括新的提示、latent、clip、vae 等字段。
model
用于采样的模型 checkpoint。
pos
修改后的正向提示条件。
neg
修改后的负向提示条件。
latent
图像潜表示（如无 image 则从 pipe 继承）。
vae
用于转换图像/latent 的模型。
clip
文本编码器模型。
image
原始或继承的输入图像。
控件参数
clip_skip
控制跳过 CLIP 编码器的层数，-1 表示不跳过。
optional_positive
替换或扩展正向提示词的输入框，可为空。
positive_token_normalization
对正向提示词权重的归一化方式。可选项：
• none：不归一化。
• mean：归一化为均值为 1。
• length：归一化为长度相关。
• length+mean：联合归一化。
positive_weight_interpretation
解析提示词权重的方式。可选项：
• comfy：ComfyUI 默认。
• A1111：兼容 A1111 风格。
• comfy++：增强的 Comfy。
• compel：使用 compel 库解释。
• fixed attention：固定注意力模式。
optional_negative
替换或扩展负向提示词的输入框，可为空。
negative_token_normalization
对负向提示词权重的归一化方式，同上。
negative_weight_interpretation
解析负向提示词权重的方式，同上。
a1111_prompt_style
是否采用 A1111 风格语法解析提示词。
conditioning_mode
条件融合方式。可选项：
• replace：完全替换旧提示。
• concat：直接拼接新旧提示。
• combine：组合方式。
• average：加权平均融合。
• timestep：基于时间步长融合。
推荐使用 replace 简单明了；如需融合多轮提示可选择 combine 或 average。
average_strength
融合提示时的强度权重，仅对 average 模式有效。通常设置为 1.0 表示新提示为主导，适用于缓和融合。
old_cond_start
旧提示作用的起始时间步范围（0-1）。
old_cond_end
新提示作用的终止时间步范围（0-1）。
new_cond_start
新提示作用的起始时间步范围（0-1）。
new_cond_end
新提示作用的终止时间步范围（0-1）。
暂无节点说明