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# LatentApplyOperationCFG - ComfyUI Built-in Node Documentation

> LatentApplyOperationCFG 节点通过应用潜在操作来修改模型中的条件引导过程。

LatentApplyOperationCFG 节点通过应用潜在操作来修改模型中的条件引导过程。其工作原理是在无分类器引导（CFG）采样过程中拦截条件输出，并在用于生成之前对潜在表示应用指定操作。当采样器产生两个条件输出时，该操作应用于二者之间的差值，然后将第二个输出加回到结果中。

## 输入

| 参数   | 描述                 | 数据类型              | 必填 | 范围 |
| ---- | ------------------ | ----------------- | -- | -- |
| `模型` | 将应用 CFG 操作的模型      | MODEL             | 是  | -  |
| `操作` | 在 CFG 采样过程中应用的潜在操作 | LATENT\_OPERATION | 是  | -  |

注意：此节点标记为实验性。该操作在 CFG 采样过程中应用于模型的条件输出。当存在两个条件输出时，操作应用于第一个和第二个输出之间的差值，然后将第二个输出加回。当仅存在一个条件输出时，操作直接应用于该输出。

## 输出

| 输出名     | 描述                     | 数据类型  |
| ------- | ---------------------- | ----- |
| `model` | 已修改的模型，其采样过程应用了 CFG 操作 | MODEL |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `e383684a785878bfa4004c2fac78ae562d8e035fdfe081f8e4ebbb2c50161987`