IPAdapter FaceID

节点功能：该节点是用来识别人物的脸部，然后控制生成的图像跟参考图像的脸部相似，类似的还有IPAdapter FaceID Batch节点可以批量的输入参考图像。

参数名称	说明
model	用于图像生成的核心模型（如 Stable Diffusion）。
ipadapter	IPAdapter 模型对象或包含子模块（如 clipvision）的结构体。
image	含有人脸的图像，用于提取风格与人脸嵌入。
image_negative	负向图像，用于抵消某些风格（如去除油画感）。
attn_mask	限定特征注入范围（如只在人脸区域生效）。
clip_vision	自定义的 CLIP 图像编码器。
insightface	提供人脸特征提取的 InsightFace 模型。

参数名称	说明
MODEL	注入人脸特征后的新模型，可用于后续生成流程。
face_image	从输入图中提取出的人脸区域图像，用于调试或可视化。

参数名称	说明
weight	IPAdapter 风格嵌入的注入强度，范围 -1~3，默认 1.0。
weight_faceidv2	FaceID（人脸特征）嵌入的注入强度，范围 -1~5，默认 1.0。
weight_type	权重随时间变化策略，如 constant、linear、step 等。
combine_embeds	多嵌入合并方式，如 concat、add、average 等。
start_at	嵌入开始作用的归一化时间点，0.0~1.0，默认 0.0。
end_at	嵌入结束作用的归一化时间点，0.0~1.0，默认 1.0。
embeds_scaling	嵌入缩放策略，控制 Attention 的影响范围： - 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。

注意：如下图所示，使用faceID之前，对图片要进行预处理，处理成为224*224的正方形才能提供给视觉编码模型，还有就是加入传入的图像不是正方形，裁剪后给到的视觉图像会经过处理，如果在原始图像中画蒙版，那么蒙版区域与处理后的图像并不贴合，所以会导致生成的图像并不像原图。

注意：如下图所示ipadapter faceID batch节点可以同时批量处理图像，对原始图像进行裁剪后，组合成一个批量，然后传入该节点，设置latent为2，最终生成参考两个人的面部分别生成两个图像。