内置节点参考
ModelMergeSDXL - ComfyUI Built-in Node Documentation
Complete documentation for the ModelMergeSDXL node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.
ModelMergeSDXL 节点允许您通过调整两个模型对架构不同部分的影响力，将两个 SDXL 模型混合在一起。您可以控制每个模型对时间嵌入、标签嵌入以及模型结构中各个块的贡献程度。这会创建一个结合了两个输入模型特征的混合模型。
输入
| 参数 | 描述 | 数据类型 | 是否必填 | 范围 |
|---|---|---|---|---|
模型1 |
要合并的第一个 SDXL 模型 | MODEL | 是 | - |
模型2 |
要合并的第二个 SDXL 模型 | MODEL | 是 | - |
time_embed. |
时间嵌入层的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
label_emb. |
标签嵌入层的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
input_blocks.0 |
输入块 0 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
input_blocks.1 |
输入块 1 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
input_blocks.2 |
输入块 2 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
input_blocks.3 |
输入块 3 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
input_blocks.4 |
输入块 4 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
input_blocks.5 |
输入块 5 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
input_blocks.6 |
输入块 6 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
input_blocks.7 |
输入块 7 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
input_blocks.8 |
输入块 8 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
middle_block.0 |
中间块 0 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
middle_block.1 |
中间块 1 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
middle_block.2 |
中间块 2 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
output_blocks.0 |
输出块 0 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
output_blocks.1 |
输出块 1 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
output_blocks.2 |
输出块 2 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
output_blocks.3 |
输出块 3 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
output_blocks.4 |
输出块 4 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
output_blocks.5 |
输出块 5 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
output_blocks.6 |
输出块 6 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
output_blocks.7 |
输出块 7 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
output_blocks.8 |
输出块 8 的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
out. |
输出层的混合权重（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 |
输出
| 输出名称 | 描述 | 数据类型 |
|---|---|---|
model |
合并后的 SDXL 模型，结合了两个输入模型的特征 | MODEL |
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Source fingerprint (SHA-256): 6c7572a6ed50534f2d9ad6f499146763457da58f0c9dd4b85204e67f7d3e9660
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