用Python实现文本编码与条件处理的Clip类

这段代码定义了一个名为 CLIPTextEncodeControlnet 的Python类，主要用于将文本输入编码为条件数据，便于后续处理。以下是详细的功能说明：

1. 类方法 INPUT_TYPES:

   • 定义了该功能节点所需的输入类型。返回的字典包含三个键：
     • clip：类型为CLIP。
     • conditioning：类型为CONDITIONING。
     • text：类型为多行字符串，支持动态提示（multiline和dynamicPrompts）。

2. 类属性 RETURN_TYPES:

   • 定义了该方法的返回类型，即CONDITIONING，表示返回的结果是条件化的数据。

3. 类属性 FUNCTION:

   • 定义了该类的功能名称，即encode，表示这是一个编码功能。

4. 类属性 CATEGORY:

   • 指定了该功能节点所属的类别，即_for_testing/conditioning，表明这可能是一个用于测试或特定条件处理的工具。

5. 方法 encode:

   • 接受三个参数：clip（CLIP模型实例）、conditioning（条件数据）和text（要编码的文本）。
   • 使用clip.tokenize(text)将文本分词。
   • 使用clip.encode_from_tokens(tokens, return_pooled=True)将分词后的文本进行编码，返回编码后的向量（cond）和汇总输出（pooled）。
   • 遍历conditioning列表，对于每个条件元素，将编码向量和汇总输出添加到其副本中，形成新的条件列表c。
   • 返回更新后的条件列表。

6. 字典 NODE_CLASS_MAPPINGS:

   • 该字典用于映射节点类名称到其对应的类定义。这里映射了"CLIPTextEncodeControlnet"到CLIPTextEncodeControlnet类，便于在其他部分代码中通过类名称引用此类。

代码：

class CLIPTextEncodeControlnet:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {"required": {"clip": ("CLIP", ), "conditioning": ("CONDITIONING", ), "text": ("STRING", {"multiline": True, "dynamicPrompts": True})}}
    RETURN_TYPES = ("CONDITIONING",)
    FUNCTION = "encode"

    CATEGORY = "_for_testing/conditioning"

    def encode(self, clip, conditioning, text):
        tokens = clip.tokenize(text)
        cond, pooled = clip.encode_from_tokens(tokens, return_pooled=True)
        c = []
        for t in conditioning:
            n = [t[0], t[1].copy()]
            n[1]['cross_attn_controlnet'] = cond
            n[1]['pooled_output_controlnet'] = pooled
            c.append(n)
        return (c, )

NODE_CLASS_MAPPINGS = {
    "CLIPTextEncodeControlnet": CLIPTextEncodeControlnet
}

代码用途

这段代码的主要用途是通过CLIP模型对文本进行编码，并将编码结果应用于给定的条件数据中。这样可以在机器学习或数据处理流程中，对文本数据进行条件化处理，便于实现高级的数据处理功能。