CLIPTextEncodeSDXLRefiner - ComfyUI Built-in Node Documentation

此节点专为 SDXL Refiner 模型设计，通过引入美学评分和尺寸信息，将文本提示转换为条件信息，以增强生成任务的条件，从而提升最终的细化效果。它就像一位专业的艺术总监，不仅传达您的创作意图，还能为作品注入精确的美学标准与规格要求。

关于 SDXL Refiner

SDXL Refiner 是一个专门的细化模型，专注于在 SDXL 基础模型的基础上增强图像细节和质量。此过程类似于拥有一位修图师：

1. 首先，它接收基础模型生成的初步图像或文本描述
2. 然后，通过精确的美学评分和尺寸参数来引导细化过程
3. 最后，专注于处理图像的高频细节以提升整体质量

Refiner 可以通过两种方式使用：

• 作为独立的细化步骤，对基础模型生成的图像进行后处理
• 作为专家集成系统的一部分，在生成过程的低噪声阶段接管处理

输入

• 高分 (7.5-8.5)：追求更精致、细节更丰富的效果
• 中等分数 (6.0-7.0)：平衡的质量控制
• 低分 (2.0-3.0)：适用于负面提示 | FLOAT | 可选 | 6.0 | 0.0-1000.0 |

| 宽度 | 指定输出图像的宽度（像素），必须是 8 的倍数。当总像素数接近 1024×1024（约 100 万像素）时，SDXL 性能最佳 | INT | 必需 | 1024 | 64-16384 | | 高度 | 指定输出图像的高度（像素），必须是 8 的倍数。当总像素数接近 1024×1024（约 100 万像素）时，SDXL 性能最佳 | INT | 必需 | 1024 | 64-16384 | | 文本 | 文本提示描述，支持多行输入和动态提示语法。在 Refiner 中，文本提示应更侧重于描述期望的视觉质量和细节特征 | STRING | 必需 | - | - |

输出

注意事项

1. 此节点专为 SDXL Refiner 模型优化，与常规的 CLIPTextEncode 节点不同
2. 建议将美学评分 7.5 作为基准值，这是 SDXL 训练中使用的标准设置
3. 所有尺寸参数必须是 8 的倍数，建议总像素数接近 1024×1024（约 100 万像素）
4. Refiner 模型专注于增强图像细节和质量，因此文本提示应强调期望的视觉效果而非场景内容
5. 在实际使用中，Refiner 通常在生成过程的后期阶段（大约最后 20% 的步骤）使用，专注于细节优化

本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议，欢迎贡献！ 在 GitHub 上编辑