| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| model | Stable Diffusion 主模型，用于图像生成。 |
| ipadapter | 已加载的 IPAdapter 模型结构体，包含 IPAdapter 和 CLIP 模块。 |
| image | 批量输入图像，用于提取嵌入特征，每张图会单独处理并注入。 |
| image_negative | 用于生成负向嵌入，用于削弱某些风格。 |
| attn_mask | 用于限制嵌入影响的区域，例如只控制局部风格。 |
| clip_vision | 可选的 CLIP 图像编码器，用于替代默认模块。 |
IPAdapter Batch (Adv.)
节点功能：该节点会根据上传的多张图像分别参考完成图像的生成。
输入参数
输出参数
| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| MODEL | 注入了多个图像嵌入后的模型副本，可用于图像生成。 |
控件参数
| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| weight | 控制嵌入特征的注入强度，范围 [-1, 5]，默认 1.0。 |
| weight_type | 嵌入强度随时间变化的策略，如 constant、linear、fade 等。 |
| start_at | 嵌入开始生效的归一化时间（0~1），默认 0.0。 |
| end_at | 嵌入停止生效的归一化时间（0~1），默认 1.0。 |
| embeds_scaling | 嵌入缩放策略，影响 attention 权重计算：- V only：仅缩放 V - K+V：同时缩放 Key 与 Value - K+V w/ C penalty：加入通道惩罚项 - K+mean(V) w/ C penalty：引入 V 的均值惩罚项。 推荐： K+V 在表现更复杂风格时更稳定； K+V w/ C penalty 可以防止通道过拟合。 |
| encode_batch_size | 控制每次传入 CLIP 编码器的图像数量，0 表示自动分批或一次性处理全部，推荐用于节省显存。主要用于优化显存使用： 若一次性处理多图时显存爆炸，可设置为 2、4、8 等值； 默认 0 表示自动处理全部。 |
从下图可以看出，batch节点的作用就是可以分别参考图像完成结果图的生成，如果说没有batch的几点会自动融合两个上传图像的特征，该插件中有很多batch节点，大家可以自行测试，是一样的效果。