IP-Adapter în ComfyUI (ComfyUI_IPAdapter_plus) în ComfyUI & Stable Diffusion / Flux

IPAdapterUnifiedLoader(model, preset) -> model, ipadapter
IPAdapter(model, ipadapter, image, weight=1.0, start_at=0.0, end_at=1.0, weight_type) -> MODEL

IP-Adapter (Tencent AI Lab) condiționează modelul cu o imagine: un encoder CLIP Vision codează referința, iar modelul IP-Adapter injectează rezultatul în atenția modelului de difuzie. Autorul implementării pentru ComfyUI o descrie ca pe „un LoRA dintr-o singură imagine”. Nodurile nu sunt incluse în ComfyUI: vin din pachetul ComfyUI_IPAdapter_plus (cubiq), instalat cu Manager-ul sau clonat în custom_nodes. Din 14 aprilie 2025 autorul a trecut repo-ul în regim „maintenance only”: mai acceptă eventual corecturi importante, fără dezvoltare nouă.

Modelele listate în README sunt pentru SD1.5 și SDXL (plus modelele comunității pentru Kolors). Encoderele CLIP Vision se pun în models/clip_vision, cu numele exacte cerute de README (de exemplu CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K.safetensors), iar modelele IP-Adapter în models/ipadapter. Cu numele corecte, IPAdapter Unified Loader le găsește singur după preset: LIGHT, STANDARD, VIT-G, PLUS, PLUS FACE, FULL FACE. Modelele FaceID cer și pachetul Python insightface și, de obicei, un LoRA pereche.

Nodul simplu IPAdapter are weight (implicit 1.0), start_at / end_at (partea din eșantionare în care se aplică) și weight_type (standard, prompt is more important, style transfer). IPAdapter Advanced adaugă imagine negativă, mască de atenție, modul de combinare a mai multor imagini și mai multe tipuri de pondere. README-ul recomandă să cobori weight cel puțin la 0.8 și să crești numărul de pași; pentru aderență mai mare la prompt, schimbă weight type în IPAdapter Advanced.

Concepte cheie și caracteristici

Concept / Parametru	Descriere practică
IPAdapter Unified Loader	model + preset → model, ipadapter; încarcă automat CLIP Vision și IP-Adapter după nume.
IPAdapter Model Loader	Încărcătorul manual, pentru fișiere cu orice nume.
image	Imaginea de referință.
weight	Implicit 1.0 (−1–3 la nodul simplu, −1–5 la Advanced).
start_at / end_at	0.0–1.0, implicit 0.0 și 1.0.
weight_type	La IPAdapter: standard, prompt is more important, style transfer; Advanced are o listă mai lungă.
attn_mask	Opțional: mască ce limitează zona imaginii influențată de referință.

Exemple practice și scenarii reale

Exemplul 1: Transfer de stil pe SDXL

models/clip_vision/CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K.safetensors
models/ipadapter/ip-adapter-plus_sdxl_vit-h.safetensors

Load Checkpoint.MODEL -> IPAdapter Unified Loader (preset: PLUS (high strength))
Unified Loader.model, .ipadapter + Load Image -> IPAdapter
    weight 0.8, start_at 0.0, end_at 1.0, weight_type style transfer
IPAdapter.MODEL -> KSampler.model

Exemplul 2: Instalare manuală

cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus

Greșeli frecvente și capcane

• Copiezi un workflow cu nodul IPAdapterApply. Era numele din prima versiune a pachetului; versiunea actuală folosește IPAdapter / IPAdapter Advanced și Unified Loader.
• Redenumești greșit fișierele CLIP Vision. Unified Loader caută numele exacte din README; altfel folosește încărcătoarele manuale.
• Aștepți să meargă cu FLUX.1. Modelele suportate de pachet sunt pentru SD1.5 și SDXL (plus Kolors).

Noțiuni și module înrudite

• lora-loader
• controlnet-apply
• custom-nodes-installation
• load-checkpoint