参数名称 | 说明 |
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model | 原始模型对象(如 SD1.5 / SDXL),将在此基础上注入图像融合能力。 |
ipadapter | IPAdapter 融合模块,包含加载好的投影矩阵。 |
image | 作为图像参考的输入,用于生成图像引导的嵌入(embedding)。 |
image_negative | 可选的负向参考图像,引导模型避免某些视觉特征。 |
attn_mask | 引导图像的空间遮罩,决定哪些区域参与融合。 |
clip_vision | 手动提供的 CLIP 视觉模型,默认会从 IPAdapter 自动推断。 |
IPAdapter Precise Composition
节点功能: 该节点是一个让 AI 在生成图像时,更加精准地参考你给的图片“怎么构图”的节点,比如主体放在哪、背景怎么布局、整体画面怎么分布。
输入参数
输出参数
参数名称 | 说明 |
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MODEL | 注入了图像融合控制逻辑的新模型,供后续 KSampler 使用。 |
控件参数
参数名称 | 说明 |
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weight | 图像引导的强度,通常在 0.5~1.5 之间调整。控制 IPAdapter 引导的强度,值越大,图像风格引导越强。 |
composition_boost | 用于增强图像组合控制的权重强化项,影响某些嵌入维度的突出程度。 |
combine_embeds | 多图像嵌入合成方式。选项如:concat(拼接)、add、average 等。 - concat: 简单拼接 - add: 多图向量求和 - average: 求平均 - norm average: 对每个嵌入先归一化,再平均(可降低单一图像影响) - subtract: 用于突出“图1减去图2”的特征差异,适合做对比风格。 |
start_at | 图像融合控制开始的步数(相对于 total_steps 的比例,如 0.3 表示第30%步开始)。 |
end_at | 图像融合控制结束的步数(相对比例)。 |
embeds_scaling | 嵌入控制维度的选择方式。控制嵌入被注入的位置和方式,具体作用如下: - V only: 只作用于 attention 的 Value 通道(最安全) - K+V: 作用于 Key + Value,影响 attention 更深层逻辑 - K+V w/ C penalty: 同上,并加入 C 通道惩罚(用于抑制无关特征) - K+mean(V) w/ C penalty: 只使用 V 的均值参与 attention,更聚焦控制大概区域 |
该节点时advanced的功能延申,多了一个composition_boost参数用来控制构图的参考强度,设置为 1~2,会让生成图更接近参考图的布局