> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://dripart-comfy-docs-comfyapi-search.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# CLIPTextEncode - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Encodes 一段文本提示词，使用 CLIP 模型将其编码为嵌入，可用于引导扩散模型生成特定图像。

Encodes 一段文本提示词，使用 CLIP 模型将其编码为嵌入，可用于引导扩散模型生成特定图像。

`CLIP Text Encode (CLIPTextEncode)` 充当翻译器，将你的文本描述转换为 AI 能理解的格式。这有助于 AI 解释你的输入并生成所需图像。

可以将其看作与一位说不同语言的艺术家交流。CLIP 模型经过大量图像-文本对训练，通过将你的描述转换为 AI 模型可遵循的“指令”，弥合这一差距。

## 输入

| 参数     | 描述                   | 数据类型   | 必需 | 范围           |
| ------ | -------------------- | ------ | -- | ------------ |
| `文本`   | 要编码的文本。支持多行输入和动态提示词。 | STRING | 是  | 任意文本         |
| `clip` | 用于编码文本的 CLIP 模型。     | CLIP   | 是  | 已加载的 CLIP 模型 |

注意：如果 `clip` 输入为 None（例如，当它来自一个检查点加载器，而该检查点不包含有效的 CLIP 或文本编码器模型时），此节点会报错。

## 输出

| 输出名            | 描述                             | 数据类型         |
| -------------- | ------------------------------ | ------------ |
| `CONDITIONING` | 包含用于引导扩散模型的嵌入文本的 conditioning。 | CONDITIONING |

## 提示词功能

### 嵌入模型

嵌入模型允许你应用特定的艺术效果或风格。支持的格式包括 `.safetensors`、`.pt` 和 `.bin`。要使用嵌入模型：

1. 将文件放入 `ComfyUI/models/embeddings` 文件夹。
2. 在文本中使用 `embedding:model_name` 引用它。

例如：如果你的 `ComfyUI/models/embeddings` 文件夹中有一个名为 `EasyNegative.pt` 的模型，则可以这样使用：

```
worst quality, embedding:EasyNegative, bad quality
```

**重要**：使用嵌入模型时，请验证文件名匹配且与你的模型架构兼容。例如，为 SD1.5 设计的嵌入将无法正确用于 SDXL 模型。

### 提示词权重调整

你可以使用括号调整描述中某些部分的重要性。例如：

* `(beautiful:1.2)` 增加 "beautiful" 的权重。
* `(beautiful:0.8)` 降低 "beautiful" 的权重。
* 普通括号 `(beautiful)` 将应用默认权重 1.1。

你可以使用键盘快捷键 `ctrl + up/down arrow` 快速调整权重。权重调整步长可以在设置中修改。

如果你想在提示词中包含字面括号而不改变权重，可以使用反斜杠进行转义，例如 `\(word\)`。

### 通配符/动态提示词

使用 `{}` 创建动态提示词。例如，每次处理提示词时，`{day|night|morning}` 会随机选择其中一个选项。

如果你想在提示词中包含字面花括号而不触发动态行为，可以使用反斜杠进行转义，例如 `\{word\}`。

> 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](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/ClipTextEncode/zh.md)

***

**Source fingerprint (SHA-256):** `ace7988df7aaa3ac26419b16a9bd8908a327da6e82c21c2b2704af091d2e76e7`