| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| model | 需要注入 IPAdapter 条件的模型。 |
| ipadapter | 加载好的 IPAdapter 模型，用于图像引导的特征嵌入处理。 |
| ipadapter_params | 由前置节点（如 IPAdapterRegionalConditioning）生成的图像嵌入参数集合。包含了多个图像的嵌入表示、权重、注意力掩膜、作用帧范围等信息。这种结构可以实现对多个区域、多张图像进行控制，非常灵活也非常复杂。 |
| image_negative | 提供负向引导图像，用于生成负向嵌入。 |
| clip_vision | 如果没有自动绑定，可手动提供 CLIP-ViT 模型。 |
IPAdapter from Params
节点功能：该节点是一个“风格参数执行器”，它让你从打包好的风格设定中读取信息，快速完成风格注入，适合做复用、自动化、清晰流程管理。
输入参数
输出参数
| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| MODEL | 注入 IPAdapter 参数后的模型，可直接用于后续采样。 |
控件参数
| 参数名称 | 说明 |
|---|---|
| combine_embeds | 控制多个嵌入合并方式，如 concat、add、average 等。 concat：按维度拼接，增加信息量但会增加显存开销。 add：直接求和，适用于嵌入在同一空间对齐的场景。 norm average：单位化后再平均，用于保持每个嵌入的相对权重平衡。 |
| embeds_scaling | 嵌入如何作用于注意力机制，支持多种精细模式。 V only：仅影响 Value 向量，影响较温和。 K+V：影响 Key 和 Value，控制更强。 K+V w/ C penalty：引入类惩罚机制，抑制相似内容重复生成。 K+mean(V) w/ C penalty：将多个 V 向量取均值后再注入，更强调稳定风格。 |
下图为该节点的示例流程，将ipadapter advaced的整理处理流程进行分割，通过两个节点完成同一功能的实现，目的是为了更加精细化的调整。
如下图所示，如果输入参数完全一致，那么结果完全一致，证明两个红框内的节点完全等价。