Merge pull request #46 from Comfy-Org/ConditioningAverage

Add ConditioningAverage documentation updates

Author: comfyui-wiki

.github/workflows/markdown-lint.yml

@@ -0,0 +1,75 @@
+name: Markdown Lint and Fix
+
+on:
+  pull_request:
+    branches: [main]
+    paths:
+      - "comfyui_embedded_docs/docs/**/*.md"
+
+jobs:
+  markdown-lint:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    permissions:
+      contents: write
+      pull-requests: write
+    
+    steps:
+      - name: Checkout code
+        uses: actions/checkout@v4
+        with:
+          token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          fetch-depth: 0
+
+      - name: Setup Node.js
+        uses: actions/setup-node@v4
+        with:
+          node-version: "18"
+
+      - name: Install markdownlint-cli
+        run: npm install -g markdownlint-cli
+
+      - name: Get changed markdown files
+        id: changed-files
+        uses: tj-actions/changed-files@v44
+        with:
+          files: |
+            comfyui_embedded_docs/docs/**/*.md
+
+      - name: Run markdown linting and fix on changed files
+        if: steps.changed-files.outputs.any_changed == 'true'
+        run: |
+          # Only process changed markdown files
+          for file in ${{ steps.changed-files.outputs.all_changed_files }}; do
+            echo "Fixing linting issues for: $file"
+            markdownlint --fix "$file" || true
+          done
+
+      - name: Check for changes
+        id: verify-changed-files
+        run: |
+          if [ -n "$(git status --porcelain)" ]; then
+            echo "changed=true" >> $GITHUB_OUTPUT
+            echo "Files have been modified by markdownlint"
+          else
+            echo "changed=false" >> $GITHUB_OUTPUT
+            echo "No changes made by markdownlint"
+          fi
+
+      - name: Commit changes
+        if: steps.verify-changed-files.outputs.changed == 'true'
+        run: |
+          git config --local user.email "[email protected]"
+          git config --local user.name "GitHub Action"
+          git add ${{ steps.changed-files.outputs.all_changed_files }}
+          git commit -m "Auto-fix markdown linting issues
+
+          🤖 Generated with GitHub Actions
+
+          Co-Authored-By: GitHub Action <[email protected]>" || exit 0
+
+      - name: Push changes
+        if: steps.verify-changed-files.outputs.changed == 'true'
+        uses: ad-m/github-push-action@master
+        with:
+          github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          branch: ${{ github.head_ref }}

.gitignore

@@ -2,4 +2,5 @@
 dist
 *.egg-info
 *.DS_Store
-.ref/
+.ref/
+.cursorrules

comfyui_embedded_docs/docs/ClipMergeSimple/zh.md

@@ -25,7 +25,7 @@
 1. **克隆基础模型**: 首先克隆 `clip1` 作为基础模型
 2. **获取补丁**: 从 `clip2` 获取所有键值补丁 (key patches)
 3. **过滤特殊键**: 跳过 `.position_ids` 和 `.logit_scale` 结尾的键
-4. **应用加权合并**: 使用公式 `(1.0 - 比例) * clip1 + 比例 * clip2` 
+4. **应用加权合并**: 使用公式 `(1.0 - 比例) * clip1 + 比例 * clip2`
 
 ### 比例 参数说明
 

comfyui_embedded_docs/docs/ClipTextEncodeFlux/en.md

@@ -1,6 +1,7 @@
 `CLIPTextEncodeFlux` is an advanced text encoding node in ComfyUI, specifically designed for the Flux architecture. It uses a dual-encoder mechanism (CLIP-L and T5XXL) to process both structured keywords and detailed natural language descriptions, providing the Flux model with more accurate and comprehensive text understanding for improved text-to-image generation quality.
 
 This node is based on a dual-encoder collaboration mechanism:
+
 1. The `clip_l` input is processed by the CLIP-L encoder, extracting style, theme, and other keyword features—ideal for concise descriptions.
 2. The `t5xxl` input is processed by the T5XXL encoder, which excels at understanding complex and detailed natural language scene descriptions.
 3. The outputs from both encoders are fused, and combined with the `guidance` parameter to generate unified conditioning embeddings (`CONDITIONING`) for downstream Flux sampler nodes, controlling how closely the generated content matches the text description.

comfyui_embedded_docs/docs/ClipTextEncodeFlux/es.md

@@ -1,6 +1,7 @@
 `CodificarTextoCLIPFlux` es un nodo avanzado de codificación de texto en ComfyUI, diseñado específicamente para la arquitectura Flux. Utiliza un mecanismo de doble codificador (CLIP-L y T5XXL) para procesar tanto palabras clave estructuradas como descripciones detalladas en lenguaje natural, proporcionando al modelo Flux una comprensión textual más precisa y completa para mejorar la calidad de la generación de imágenes a partir de texto.
 
 Este nodo se basa en la colaboración de dos codificadores:
+
 1. La entrada `clip_l` es procesada por el codificador CLIP-L, extrayendo características como estilo y tema, ideal para descripciones concisas.
 2. La entrada `t5xxl` es procesada por el codificador T5XXL, especializado en comprender descripciones complejas y detalladas en lenguaje natural.
 3. Los resultados de ambos codificadores se fusionan y, junto con el parámetro `orientación`, generan una incrustación condicional unificada (`ACONDICIONAMIENTO`) para los nodos de muestreo Flux, controlando el grado de coincidencia entre el contenido generado y la descripción textual.

comfyui_embedded_docs/docs/ClipTextEncodeFlux/fr.md

@@ -1,6 +1,7 @@
 `CLIPTextEncodeFlux` est un nœud avancé d'encodage de texte dans ComfyUI, spécialement conçu pour l'architecture Flux. Il utilise un mécanisme à double encodeur (CLIP-L et T5XXL) pour traiter à la fois des mots-clés structurés et des descriptions détaillées en langage naturel, offrant au modèle Flux une compréhension textuelle plus précise et complète pour améliorer la qualité de la génération d'images à partir de texte.
 
 Ce nœud repose sur la collaboration de deux encodeurs :
+
 1. L'entrée `clip_l` est traitée par l'encodeur CLIP-L, extrayant des caractéristiques telles que le style et le thème, idéale pour des descriptions concises.
 2. L'entrée `t5xxl` est traitée par l'encodeur T5XXL, spécialisé dans la compréhension de descriptions complexes et détaillées en langage naturel.
 3. Les résultats des deux encodeurs sont fusionnés et, combinés avec le paramètre `guidance`, génèrent un embedding conditionnel unifié (`CONDITIONNEMENT`) pour les nœuds de sampling Flux, contrôlant le degré de correspondance entre le contenu généré et la description textuelle.

comfyui_embedded_docs/docs/ClipTextEncodeFlux/ja.md

@@ -1,6 +1,7 @@
 `CLIPTextEncodeFlux`は、ComfyUIでFluxアーキテクチャ専用に設計された高度なテキストエンコードノードです。CLIP-LとT5XXLの2つのエンコーダを協調動作させ、キーワードと詳細な自然言語説明の両方を処理することで、Fluxモデルにより正確かつ豊かなテキスト理解力を提供し、テキストから画像生成の品質を向上させます。
 
 このノードは2つのエンコーダの協調メカニズムに基づいています：
+
 1. `clip_l`入力はCLIP-Lエンコーダで処理され、スタイルやテーマなどのキーワード特徴を抽出します（簡潔な説明に最適）。
 2. `t5xxl`入力はT5XXLエンコーダで処理され、複雑で詳細な自然言語シーン説明の理解に優れています。
 3. 両エンコーダの出力は融合され、`ガイダンス`パラメータと組み合わせて統一された条件付き埋め込み（`条件付け`）を生成し、下流のFluxサンプラーノードで生成内容とテキスト説明の一致度を制御します。

comfyui_embedded_docs/docs/ClipTextEncodeFlux/ru.md

@@ -1,6 +1,7 @@
 `CLIPTextEncodeFlux` — это продвинутый узел текстового кодирования в ComfyUI, специально разработанный для архитектуры Flux. Он использует механизм двойного кодировщика (CLIP-L и T5XXL) для обработки как структурированных ключевых слов, так и подробных описаний на естественном языке, обеспечивая модели Flux более точное и полное понимание текста для повышения качества генерации изображений по тексту.
 
 Этот узел основан на совместной работе двух кодировщиков:
+
 1. Ввод `clip_l` обрабатывается кодировщиком CLIP-L, который извлекает такие характеристики, как стиль и тема — идеально подходит для кратких описаний.
 2. Ввод `t5xxl` обрабатывается кодировщиком T5XXL, который отлично справляется с пониманием сложных и детальных описаний сцен на естественном языке.
 3. Результаты обоих кодировщиков объединяются и вместе с параметром `руководство` формируют единое условное представление (`КОНДИЦИОНИРОВАНИЕ`) для последующих узлов выборки Flux, контролируя степень соответствия сгенерированного контента текстовому описанию.

comfyui_embedded_docs/docs/ClipTextEncodeFlux/zh.md

@@ -1,6 +1,7 @@
 `CLIP文本编码Flux` 是 ComfyUI 中专为 Flux 架构设计的高级文本编码节点。它采用双文本编码器（CLIP-L 与 T5XXL）协同机制，能够同时处理结构化关键词和详细自然语言描述，为 Flux 模型提供更精准、更丰富的文本理解能力，提升文本到图像的生成质量。
 
 该节点基于双编码器协作机制：
+
 1. `clip_l` 输入会被 CLIP-L 编码器处理，提取风格、主题等关键词特征，适合简洁描述。
 2. `t5xxl` 输入由 T5XXL 编码器处理，擅长理解复杂、细致的自然语言场景描述。
 3. 两路编码结果融合后，结合"引导"参数，生成统一的条件嵌入（CONDITIONING），用于下游的 Flux 采样器节点，控制生成内容与文本描述的契合度。

comfyui_embedded_docs/docs/ClipTextEncodeSdxlRefiner/en.md

@@ -9,6 +9,7 @@ SDXL Refiner is a specialized refinement model that focuses on enhancing image d
 3. Finally, it focuses on processing high-frequency image details to improve overall quality
 
 Refiner can be used in two ways:
+
 - As a standalone refinement step for post-processing images generated by the base model
 - As part of an expert integration system, taking over processing during the low-noise phase of generation