ModelMergeCosmosPredict2_14B - ComfyUI Built-in Node Documentation

ModelMergeCosmosPredict214B 节点通过混合两个 AI 模型中匹配的内部组件，将它们合并为一个模型。

ModelMergeCosmosPredict2_14B 节点通过混合两个 AI 模型中匹配的内部组件，将它们合并为一个模型。它允许你通过为每个嵌入器、块和最终层分别调整权重，来控制第二个模型混入第一个模型的程度。

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输入

参数	描述	数据类型	必填	范围
模型1	要合并的基础模型	MODEL	是	-
模型2	要合并到基础模型中的辅助模型	MODEL	是	-
pos_embedder.	位置嵌入器混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
x_embedder.	输入嵌入器混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
t_embedder.	时间嵌入器混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
t_embedding_norm.	时间嵌入归一化混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块0。	块 0 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块1。	块 1 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块2。	块 2 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块3。	块 3 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块4。	块 4 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块5。	块 5 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块6。	块 6 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块7。	块 7 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块8。	块 8 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块9。	块 9 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块10。	块 10 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块11。	块 11 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块12。	块 12 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块13。	块 13 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块14。	块 14 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块15。	块 15 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块16。	块 16 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块17。	块 17 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块18。	块 18 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块19。	块 19 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块20。	块 20 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块21。	块 21 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块22。	块 22 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块23。	块 23 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块24。	块 24 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块25。	块 25 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块26。	块 26 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块27。	块 27 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块28。	块 28 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块29。	块 29 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块30。	块 30 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块31。	块 31 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块32。	块 32 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块33。	块 33 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块34。	块 34 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
块35。	块 35 混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0
final_layer.	最终层混合权重（默认值：1.0）	FLOAT	是	0.0 - 1.0

注意： 所有混合权重参数接受 0.0 到 1.0 之间的值，步长为 0.01，其中 0.0 表示该特定组件完全不包含来自 model2 的贡献，1.0 表示完全包含来自 model2 的贡献。

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输出

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

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Source fingerprint (SHA-256): a5f34deda62dc03f22613517e43996b908a8673dc5da10d8f1b7f6411ece2f0a