[节点详解](/zh/comfyui-nodes "节点详解")[Conditioning](/zh/comfyui-nodes/conditioning/3d-models "Conditioning")CLIP文本编码器
### [Qwen-Image-Layered 发布 - 支持图像分层编辑的生成模型](/zh/news/2025-12-19-qwen-image-layered-release)
2025/12/19
# CLIP Text Encode(prompt) - CLIP文本编码器
## 文档说明
* 类名：`CLIP文本编码`
* 类别：`条件`
* 输出节点：`False`
这个节点主要通过输入**Prompt（文本提示词）** ，通过CLIP模型对输入的文本进行编码，生成一个嵌入向量，用来引导`diffusion model扩散模型`生成符合文本条件图像
除了正常的文本提示词之外也可以用于输入 embedding 模型，比如你在对应的模型目录 ComfyUI/models/embeddings 下添加了 embedding 模型，那么你就可以在提示词中使用这个 embedding 模型。 假设对应的模型名称为`EasyNegative`,那么你可以在提示词中使用 `embedding:EasyNegative,` 来使用这个对应的模型
## 输入类型
参数名称| 数据类型| 作用
---|---|---
`text`| `STRING`| `text` 参数是要编码的文本输入。它在确定输出条件向量中起着关键作用，因为它是编码过程的主要信息源。
`clip`| `CLIP`| `clip` 参数代表用于文本标记化和编码的CLIP模型。它对于将文本输入转换为条件向量至关重要，影响生成输出的质量和相关性。
## 输出类型
参数名称| 数据类型| 作用
---|---|---
`conditioning`| `CONDITIONING`| 输出的`conditioning`是由CLIP模型编码的输入文本的向量表示。它作为指导生成模型产生相关和连贯输出的关键组件。
[CLIP设置停止层节点](/zh/comfyui-nodes/conditioning/clip-set-last-layer "CLIP设置停止层节点")[CLIP视觉编码](/zh/comfyui-nodes/conditioning/clip-vision-encode "CLIP视觉编码")
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