TomePatchModel - ComfyUI Built-in Node Documentation

TomePatchModel 节点对扩散模型应用令牌合并（ToMe），以减少推理过程中的计算需求。其工作原理是在注意力机制中选择性地合并相似令牌，使模型能够处理更少的令牌，同时保持图像质量。该技术有助于在无明显质量损失的情况下加速生成。

输入

参数	描述	数据类型	是否必填	范围
`模型`	要应用令牌合并的扩散模型	MODEL	是	-
`比率`	要合并的令牌比例（默认值：0.3）	FLOAT	否	0.0 - 1.0

输出名称	描述	数据类型
`模型`	已应用令牌合并的修改后模型	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): 23d63ffa1b468a8a41533cc926125f4ef566b13edd1d95a6ef1ae63096a9d878