该节点跟ipadapter节点几乎类似，只是在细节控制上存在一些区别，具体如下图所示：
从下图测试结果来看，两个内容完全一致，所以说advanced仅仅是多出了一些控制参数，在控制参数如图所示的设置情况下，可以完全坍缩成ipadapter节点的功能。
关于embeds_scaling的参数可以查看该插件下的ipadapter节点的示例效果。
ComfyUI_IPAdapter_plus
时间：2025/06/28
IPAdapter Advanced
节点功能：该节点是一个用于图像生成过程中的辅助节点，它的作用是：让 AI 在生成图片时，参考你提供的一张图片的“风格”或“构图方式”。你可以把它想象成给 AI 提供一个“参考范例”，就像你对一位画家说：“请你照着这张图的感觉、色调、构图方式，画一幅新图”。这个节点会从你上传的参考图中提取出一些关键特征，比如颜色搭配、用光、线条风格、画面布局等，然后把这些信息“注入”到生成模型里，使生成的新图不仅符合你的文字提示（prompt），还在视觉风格上向你提供的图靠拢。
IPAdapter Advanced-节点参数说明
| 输入参数 | |
| model | 基础扩散模型（SDXL/SD1.5等）。 |
| ipadapter | IPAdapter 模型结构，可能包含视觉模型（clip_vision）。 |
| image | 主参考图像（风格/内容控制） |
| image_negative | 负向参考图（抑制生成图中的特定特征） |
| attn_mask | 注意力遮罩（限制IPAdapter的影响区域） |
| clip_vision | 外部CLIP视觉模型（覆盖IPAdapter内置模型） |
| 输出参数 | |
| MODEL | 已加载IPAdapter适配器的模型 |
| 控件参数 | |
| weight | 主参考图权重（-1~5） |
| weight_type | 权重应用方式：linear/strong/style and composition等 linear：线性加权（默认） style and composition：风格与构图分离加权 strong：强化特征注入 负权重：weight取负值时产生反向效果（如抑制参考图特征） |
| combine_embeds | 多图特征融合算法： concat/add/subtract/average/norm average |
| start_at | 嵌入生效的起始时间点（0~1），默认 0。 |
| end_at | 嵌入生效的结束时间点（0~1），默认 1。 |
| embeds_scaling | 嵌入缩放策略，控制 Key/Value 的 attention 权重： - 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。 |
