在ComfyUI中CLIP Text Encode (Prompt)和CLIPTextEncodeFlux的区别

• CLIP Text Encode (Prompt)

• CLIPTextEncodeFlux

在 ComfyUI 中对 token 支持长度是否相同的详细技术对比：

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1、 CLIP Text Encode (Prompt)

通常来自：

• ComfyUI 官方自带 CLIPTextEncode 节点。

特点：
✅ 使用 OpenAI CLIP 模型（ViT-L/14 等）
✅ 默认最大支持 77 tokens (固定超参数)
✅ 超过 77 tokens 时：

• 部分实现直接截断前 77 tokens（但不会提示）

• 部分 forked 节点在超长时直接报错（引发 Token indices sequence length ... 错误）

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2、CLIPTextEncodeFlux

通常来自：

• ComfyUI 扩展（如 FluxNodes、Advanced Conditioning、Flux conditioning patch）。

特点：
✅ 可能使用：

• CLIP variants (ViT-G/14)

• Flux 内部优化过的动态批量/动态 token 处理

⚠️ Token 支持长度取决于 Flux 节点实现：

• 部分 Flux 节点仍然 限制 77 tokens（以兼容 SD 模型原生结构）。

• 部分 Flux 节点支持 更长 tokens（如 128、256），用于 XL 模型或特殊 pipelines。

• 如果用于普通 SD 1.5/2.1 模型，依旧建议保持 ≤ 77 tokens，否则多余部分在实际推理时无效。

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3、 实测差异总结

功能	CLIP Text Encode (Prompt)	CLIPTextEncodeFlux
默认 token 限制	77 tokens (固定)	77 / 可配置 / 可变
超长处理	截断或报错	截断 / 支持更长（取决实现）
适用范围	SD 1.5 / 2.1 / SDXL	Flux pipelines / 高级 workflows
稳定性	高	高，但取决扩展版本

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4、 是否需要使用更长 tokens？

• SD 1.5 / 2.1 / SDXL 模型本身在推理时只使用前 77 tokens，即使 CLIPTextEncodeFlux 支持更多，也不会在推理中被使用。

• 仅在使用：

  • 特殊大模型

  • Dreambooth/LoRA 训练前文本嵌入提取

  • 高级控制条件
    时，才考虑使用更长 tokens。

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总结结论

它们可能对 token 支持长度不同：

• CLIP Text Encode (Prompt) → 固定 77 tokens。

• CLIPTextEncodeFlux → 取决于实现，可能支持 >77 tokens，但若推送给标准 SD 模型仍仅使用前 77 tokens。

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