`CLIPMergeSimple` 是一个高级模型合并节点，用于根据指定比例合并两个 CLIP 文本编码器模型。

此节点专门根据指定比例合并两个 CLIP 模型，有效融合它们的特性。它选择性地将一个模型的补丁应用到另一个模型（排除位置 ID 和 logit 缩放等特定组件），从而创建一个结合两个源模型特征的混合模型。

## 输入

| 参数 | 描述 | 数据类型 | 输入类型 | 默认值 | 范围 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| `clip1` | 要合并的第一个 CLIP 模型。它作为合并过程的基础模型。 | CLIP | REQUIRED | - | - |
| `clip2` | 要合并的第二个 CLIP 模型。除位置 ID 和 logit 缩放外，其关键补丁将根据指定比例应用于第一个模型。 | CLIP | REQUIRED | - | - |
| `比例` | 决定从第二个模型融合到第一个模型的特征比例。比率为 1.0 表示完全采用第二个模型的特征，而 0.0 则仅保留第一个模型的特征。 | FLOAT | REQUIRED | 1.0 | 0.0 - 1.0 (步长: 0.01) |

## 输出

| 输出名称 | 描述 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| `clip` | 合并后的 CLIP 模型结果，根据指定比例融合了两个输入模型的特征。 | CLIP |

## 合并机制详解

### 合并算法

该节点使用加权平均法合并两个模型：

1. **克隆基础模型**：首先克隆 `clip1` 作为基础模型
2. **获取补丁**：从 `clip2` 获取所有关键补丁
3. **过滤特殊键**：跳过以 `.position_ids` 和 `.logit_scale` 结尾的键
4. **应用加权合并**：使用公式 `(1.0 - ratio) * clip1 + ratio * clip2`

### 比率参数说明

- **ratio = 0.0**：完全使用 clip1，忽略 clip2
- **ratio = 0.5**：两个模型各贡献 50%
- **ratio = 1.0**：完全使用 clip2，忽略 clip1

## 使用场景

1. **模型风格融合**：结合在不同数据上训练的 CLIP 模型的特征
2. **性能优化**：平衡不同模型的优缺点
3. **实验研究**：探索不同 CLIP 编码器的组合

> 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/CLIPMergeSimple/zh.md)

---
**Source fingerprint (SHA-256):** `0d3c8388dbe88675ea7fb51161ab41ce898bcf63983b3d2817b16ec5bfa613e5`