IPAdapter Style & Composition Batch SDXL

节点功能：该节点可以完成图像的风格和构图参考，不仅根据提示词和风格完成图片生成，还可以参考上传图像的构图，去完成生图。

参数名称	说明
model	基础模型（如Stable Diffusion），用于加载IPAdapter的适配器。
ipadapter	IPAdapter模型实例，用于风格和构图控制。
image_style	风格参考图（如艺术风格、笔触等）。
image_composition	构图参考图（如布局、物体位置等）。
image_negative	负向参考图，用于抑制某些风格或构图特征。
attn_mask	注意力遮罩，限制IPAdapter仅影响图像的特定区域。
clip_vision	外部CLIP视觉模型，默认使用IPAdapter内置模型。

参数名称	说明
MODEL	加载了IPAdapter适配器的新模型，可用于后续生成。

参数名称	说明
weight_style	风格图的权重，值越高对生成结果影响越大。负值可能产生反效果。例如weight_style=-1会生成与风格图相反的样式（实验性功能，结果不稳定）。
weight_composition	构图图的权重，控制生成图像与参考构图的相似度。
expand_style	若为True，风格图会扩展到与构图图相同的批次尺寸（需两张图批次一致）。当image_style和image_composition为多批次图像时（如4张风格图+4张构图图），需设为True以逐配对处理。注意：若为False且批次不匹配，可能报错。
start_at	IPAdapter开始生效的步骤比例（如0.2表示前20%步骤不应用）。
end_at	IPAdapter结束生效的步骤比例（如0.8表示后20%步骤不应用）。
embeds_scaling	嵌入缩放模式，控制CLIP特征如何融合。 V only：仅使用Value特征，风格/构图影响较柔和。 K+V：同时使用Key和Value，增强控制力但可能过强。 K+V w/ C penalty：加入对比度惩罚，避免特征过度集中。 K+mean(V) w/ C penalty：用Value的均值平滑特征，平衡控制与自然度。默认V only适合大多数场景；需精细控制时尝试K+V。

如下图所示，为该结点的基础用法，可以在节点中传入image_style图像，同时传入image_composition完成构图控制，最终生成的人物即符合提示词的需求，又能够控制人物所处位置，并且能够参考到风格。

expand_style的作用为增强风格控制效果，具体的做法是填充风格编码后的条件信息，带来的问题就是相应的会降低composition的构图效果，从下图中可以看到打开该选项时，人物构图受到影响。