| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| ipadapter | 已加载的 IP-Adapter 模型。包含 image_proj 投影头信息。 |
| image | 输入图像，用于从视觉模型提取嵌入。 |
| mask | 图像遮罩，控制图像中哪部分区域用于生成嵌入。未提供则使用整图。 若提供了 mask，程序会自动将其居中裁剪并缩放到 CLIP 视觉模型要求的输入尺寸（224 或 336）。 用于生成 局部区域嵌入，适合区域控制、局部融合等高级用法。 |
| clip_vision | 用于提取图像嵌入的 CLIP 视觉模型。如果 ipadapter 本身未携带则必须提供。 |
IPAdapter Encoder
节点功能：利用ipadapter模型完成对图像的特征提取，当我们前面用的是unifideloder时，可以不必传入clipvision模型，假如单独完成模型加载，clipvision则必须传入。
输入参数
输出参数
| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| pos_embed | 正向图像嵌入，用于正向提示增强。 |
| neg_embed | 负向图像嵌入，默认是零张量或空图像生成结果，用于负向提示。 |
控件参数
| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| weight | 图像嵌入的强度权重，调节其对最终结果的影响，范围 [-1.0, 3.0]。 1.0：标准强度； < 1.0：图像影响力变弱； > 1.0：强调图像特征； < 0：可能引入反向特征，实验性使用。 |
如下图所示为该节点的基础用法，需要配合Embeds节点共同使用，本质上就是将ipadapter节点完成了参数的分割，可以更加精细化的控制传入的正反向图像，并且可以在这中间加入更多的控制。
如下图所示的实验结果，最终的图像生成是完全一样的，而在数据准备阶段，上面用到的时ipadapter encoder+ipadapter embeds，下面仅仅用到了ipadapter advanced，所以说这里作者就是做了数据的拆分，让我们可以更精细化的控制这些参数。