ModelMergeCosmos14B - ComfyUI Built-in Node Documentation

ModelMergeCosmos14B 节点使用专为 Cosmos 14B 模型架构设计的基于 block 的方法合并两个 AI 模型。

ModelMergeCosmos14B 节点使用专为 Cosmos 14B 模型架构设计的基于 block 的方法合并两个 AI 模型。它允许你通过为每个模型 block 和嵌入层调整 0.0 到 1.0 之间的权重值，来混合模型的不同组件。

​

输入

参数	描述	数据类型	必需	范围
模型1	要合并的第一个模型	MODEL	是	-
模型2	要合并的第二个模型	MODEL	是	-
pos_embedder.	位置嵌入器组件的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
extra_pos_embedder.	额外位置嵌入器组件的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
x_embedder.	x 嵌入器组件的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
t_embedder.	t 嵌入器组件的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
affline_norm.	仿射归一化组件的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block0.	block 0 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block1.	block 1 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block2.	block 2 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block3.	block 3 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block4.	block 4 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block5.	block 5 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block6.	block 6 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block7.	block 7 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block8.	block 8 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block9.	block 9 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block10.	block 10 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block11.	block 11 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block12.	block 12 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block13.	block 13 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block14.	block 14 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block15.	block 15 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block16.	block 16 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block17.	block 17 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block18.	block 18 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block19.	block 19 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block20.	block 20 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block21.	block 21 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block22.	block 22 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block23.	block 23 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block24.	block 24 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block25.	block 25 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block26.	block 26 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block27.	block 27 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block28.	block 28 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block29.	block 29 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block30.	block 30 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block31.	block 31 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block32.	block 32 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block33.	block 33 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block34.	block 34 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
blocks.block35.	block 35 的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）
final_layer.	最终层的权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0 （步长：0.01）

所有权重参数均接受 0.0 到 1.0 的值，步长为 0.01，并且每个参数的默认值都是 1.0。这些 block 参数覆盖 36 个 Transformer 块，编号从 blocks.block0. 到 blocks.block35.。

​

输出

输出名称	描述	数据类型
model	合并后的模型，融合了两个输入模型的特征	MODEL

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

---

Source fingerprint (SHA-256): 1d1e5dc176643f577723bb0bb9375748a392a6fafa5c9e5e78ef4c4d8289f77c