TomePatchModel - ComfyUI Built-in Node Documentation

TomePatchModel은 추론 중 연산 요구량을 줄이기 위해 확산 모델에 토큰 병합(ToMe)을 적용합니다. 이 기법은 어텐션 메커니즘에서 유사한 토큰을 선택적으로 병합하여, 이미지 품질을 유지하면서도 모델이 더 적은 수의 토큰을 처리할 수 있게 합니다. 이를 통해 큰 품질 저하 없이 생성 속도를 높일 수 있습니다.

TomePatchModel은 추론 중 연산 요구량을 줄이기 위해 확산 모델에 토큰 병합(ToMe)을 적용합니다. 이 기법은 어텐션 메커니즘에서 유사한 토큰을 선택적으로 병합하여, 이미지 품질을 유지하면서도 모델이 더 적은 수의 토큰을 처리할 수 있게 합니다. 이를 통해 큰 품질 저하 없이 생성 속도를 높일 수 있습니다.

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입력

매개변수	설명	데이터 타입	필수 여부	범위
모델	토큰 병합을 적용할 확산 모델	MODEL	예	-
비율	병합할 토큰의 비율(기본값: 0.3). 값이 높을수록 더 많은 토큰이 병합되어 속도는 더 빨라지지만 품질이 저하될 수 있습니다.	FLOAT	예	0.0 - 1.0

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출력

출력 이름	설명	데이터 타입
model	토큰 병합이 적용된 수정된 모델	MODEL

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Source fingerprint (SHA-256): 1202c0df17f357440cd156fa0920f70c18a318e32c41dc04cecff11613f0072f