IPAdapterApply (SEGS)
节点功能：将 IPAdapter应用到 SEGS 中的每个分割区域，实现基于参考图像的区域特定控制。IPAdapterApply (SEGS)-
节点中英文对比
IPAdapterApply (SEGS)
weight
noise
weight_type
start_at
end_at
unfold_batch
faceid_v2
weight_v2
context_crop_factor
combine_embeds
IPAdapterApply (SEGS)
weight
noise
weight_type
start_at
end_at
unfold_batch
faceid_v2
weight_v2
context_crop_factor
combine_embeds
IPAdapterApply (SEGS) - 参数说明
输入参数
segs
需要应用 IPAdapter 控制的分割区域集合。
ipadapter_pipe
包含模型与编码配置的 IPAdapter 管线。
reference_image
提供参考特征的图像，通常为整体参考或风格来源。
neg_image
负向参考图像，用于控制排除特征（如排斥某类风格）。
输出参数
SEGS
每个 SEG 添加了 IPAdapter 控制器的分割区域集合。
控件参数
weight
IPAdapter 主控制强度，越大影响越强。默认值为 0.7。
noise
噪声控制强度，控制特征注入的多样性。
weight_type
特征融合方式。
original：不额外加权，按特征原始状态融合。
linear：按线性关系给特征加权融合，逻辑简单。
channel penalty：在通道维度约束调整特征，突出细节，控制平衡 。
推荐使用 channel penalty，能提供更平衡的控制力。
start_at
开始生效的时间步（以采样过程百分比表示）。
end_at
结束生效的时间步。
unfold_batch
是否将 IPAdapter 特征展开为批处理形式。
faceid_v2
是否使用新版 faceid 向量（如集成人脸风格）。
weight_v2
新版权重控制参数，用于 v2 模型兼容场景。
context_crop_factor
扩展参考图像区域，相对于 SEG 区域进行放大。
combine_embeds
多特征融合策略。
concat：直接连接特征，增加维度，保留完整信息。
add：特征值相加，增强特征强度。
subtract：特征值相减，突出特征差异。
average：求特征值平均，平滑特征、降噪声。
norm average：归一化平均，在平均基础上归一化，让多区域融合更合理 。
推荐使用 concat 或 norm average，适合多区域融合。
暂无节点说明