ComfyUI Z_phyr All-in-One KSampler (Experiment)

已更新：

convert_cond 函数已移至 sampler_helpers。修正了在最后几步中使用原始潜影而不是前一个潜影的问题。现在你应该能看到详细程度上的差异了。

将我的两个 KSampler 和文本编码器合并为一个节点，并做了一些改动。首先，GPT 会扩展正向和反向提示，然后执行扩散步骤，接着，BLIP 会根据它在生成时 "看到" 的内容扩展您的正向提示，然后，GPT 会扩展 BLIP "看到" 的内容，最后，执行额外的扩散步骤。GPT 和 BLIP 都不太 "爱说话"，因此要增加两者的最大响应长度。原始文本编码器中的运算符被 "+" 所取代，其工作原理也发生了变化，现在它计算的是整个提示的平均潜伏值和每个分区部分的总和。在模型补丁中，我只保留了 PerpNeg，以保留方便性和可控性的优势。