• CLIP Text Encode (Prompt)

• CLIPTextEncodeFlux

在 ComfyUI 中對 token 支持長度是否相同的詳細技術對比：

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1、?CLIP Text Encode (Prompt)

通常來自：

• ComfyUI 官方自帶 CLIPTextEncode 節點。

特點：
? 使用 OpenAI CLIP 模型（ViT-L/14 等）
? 默認最大支持 77 tokens (固定超參數)
? 超過 77 tokens 時：

• 部分實現直接截斷前 77 tokens（但不會提示）

• 部分 forked 節點在超長時直接報錯（引發 Token indices sequence length ... 錯誤）

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2、CLIPTextEncodeFlux

通常來自：

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

特點：
? 可能使用：

• CLIP variants (ViT-G/14)

• Flux 內部優化過的動態批量/動態 token 處理

?? Token 支持長度取決于 Flux 節點實現：

• 部分 Flux 節點仍然 限制 77 tokens（以兼容 SD 模型原生結構）。

• 部分 Flux 節點支持 更長 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，依舊建議保持 ≤ 77 tokens，否則多余部分在實際推理時無效。

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3、 實測差異總結

功能	CLIP Text Encode (Prompt)	CLIPTextEncodeFlux
默認 token 限制	77 tokens (固定)	77 / 可配置 / 可變
超長處理	截斷或報錯	截斷 / 支持更長（取決實現）
適用范圍	SD 1.5 / 2.1 / SDXL	Flux pipelines / 高級 workflows
穩定性	高	高，但取決擴展版本

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4、 是否需要使用更長 tokens？

• SD 1.5 / 2.1 / SDXL 模型本身在推理時只使用前 77 tokens，即使 CLIPTextEncodeFlux 支持更多，也不會在推理中被使用。

• 僅在使用：

  • 特殊大模型

  • Dreambooth/LoRA 訓練前文本嵌入提取

  • 高級控制條件
    時，才考慮使用更長 tokens。

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總結結論

它們可能對 token 支持長度不同：

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

• CLIPTextEncodeFlux → 取決于實現，可能支持 >77 tokens，但若推送給標準 SD 模型仍僅使用前 77 tokens。

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