ComfyUI的IPadapter插件重大更新 运行速度提升但旧版工作流失效

ComfyUI的IPadapter插件在23号进行了一次破坏性更新，用户需谨慎升级。更新后，所有旧版工作流中的IPadapter节点将失效，需要用户重新创建。但这次更新也带来了一些重要的新功能，比如运行速度提升和资源占用降低。

为了帮助用户更好地理解和使用新版本，今天，ComfyUI IPadapter Plus作者发布了一个教程。以下是这个教程的主要内容概要:

重大更新后的IP Adapter需要用户使用新节点重建工作流。

新版引入了统一的Loader节点，可以自动处理模型加载，简化了选择过程。

通过使用多个Loader节点，可以避免重复加载模型，从而减少不必要的开销。

专用于加载FaceID模型的Loader节点被引入，即使使用高性能GPU，FaceID的Provider也应设置为CPU以节省GPU显存。

IP Adapter新增了Advanced节点，提供调整模型权重、反向内外权重类型等高级选项。

新的Noise Generation节点可以生成多种类型的噪声，并可以将噪声叠加到图像上。

现在可以使用任何图像作为负面图像输入，而不再局限于噪声。

当需要混合多个参考图像时，可以使用Image Batch节点，支持多种混合模式。

IP Adapter Embedding节点操作的是编码后的嵌入向量，需要先用IP Adapter Encoder分别对正向和负向图像进行编码。

IP Adapter Encoder节点的mask输入用于接收CLIP Vision mask，让编码器只关注感兴趣的细节。

新版IP Adapter的大多数节点都有对应的批处理版本，会将多个嵌入向量分别应用到潜在图像上。

Named IP Adapter节点可以避免非正方形参考图像的裁剪问题，能够将整张图像编码。

Named IP Adapter节点默认使用占满全图的attention mask，如果用户希望生成结果聚焦到图像的特定区域，可以提供一个自定义的mask。通过设置mask，可以让模型的注意力集中在感兴趣的区域，其他部分的影响会相应减弱。

原始视频点此查看:

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