如下图所示的工作流中，如果t5模型没参与编码，那么最终的编码后的tensor形状较小没做填充，而该节点可以完成0值填充使得生图过程符合模型训练的原则。
extra_nodes
时间：2025/06/28
T5TokenizerOptions
节点功能：T5TokenizerOptions 是一个配置型节点，用于设置 T5 系列文本编码器的 tokenizer 参数，特别是对以下模型相关 tokenizer 的 最小填充（padding）和最小长度（min_length） 进行统一控制。这对于确保一致的 token 长度和模型稳定性，尤其在使用 T5 / mT5 / UMT5 系列 作为条件生成模型时非常重要。
T5TokenizerOptions-节点参数说明
| 输入参数 | |
| clip | 已加载的文本编码器（包含 tokenizer 配置能力）。 |
| 输出参数 | |
| CLIP | 设置完成后的 CLIP 编码器，内部 tokenizer 配置已更新。 |
| 控件参数 | |
| min_padding | 所有 T5 类型 tokenizer 的最小语义长度，默认 0。用于指定 tokenizer 在分词后最少保留的 token 长度，确保模型接收到足够的信息。 |
| min_length | 所有 T5 类型 tokenizer 的最小填充值，默认 0。控制 tokenizer 输出的最小 token 数，强制填充时生效。 |
