【ComfyUI插件】ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet插件（三)
前言：
本插件是由 AlekPet 开发的插件，旨在为 ComfyUI 提供多种实用功能，特别是在提示词翻译、绘画、颜色校正和动作设置等方面。新版本增加了基于ChatGLM-4 语言模型进行语言翻译。
__ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet插件（一）: __https://articles.zsxq.com/AlekPet/1.html
__ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet插件（二）: __https://articles.zsxq.com/AlekPet/2.html
目录
先行：安装方法
一、ChatGLM-4 Translate Text Node节点
二、ChatGLM-4 Translate CLIP Text Encode Node节点
三、ChatGLM-4 Instruct Node节点
四、ChatGLM-4 Instruct Media Node节点
安装方法
1、在manager里搜索ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet，然后点击安装即可
2、在custom_nodes目录下调用cmd, 然后输入git clone https://github.com/AlekPet/ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet.git ,回车后即可完成安装
项目地址：https://github.com/AlekPet/ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet.git
使用ChatGLM-4 Translate进行翻译还需要api keys才能翻译
1、首先去https://bigmodel.cn/进行注册，选择GLM-4-Flash，跳转到注册界面的时候，该注册注册。
点击接口文档
查看您的API Key
添加新的API key，自定义名称。
2、找到custom_nodes\ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet\ChatGLMNode文件夹，编辑其中的config.json文件，然后复制到"ZHUPUAI_API_KEY"中。
一、ChatGLM-4 Translate Text Node节点
节点功能：使用 ChatGLM-4 对输入的文本进行翻译，将其从源语言（from_translate）翻译成目标语言（to_translate）。
参数：
from_translate：源语言，用于指定输入文本的语言。
to_translate：目标语言，指定翻译后的文本语言。
model：使用的 ChatGLM-4 模型代码，选择不同的 ChatGLM-4 变体来处理翻译任务。该模式中只有glm-4-flash是免费的。
max_tokens：翻译时生成的最大 token 数。控制模型的输出长度。
temperature：采样温度，控制生成内容的随机性。数值越高，生成的内容越随机。
top_p：另一种控制随机性的方法，使用累积概率。
其中__max_tokens__是可以控制输出字数的。如下，当__max_tokens__设置为5时。提示词就没有翻译完。
当把__temperature__或者__top_p__调大时，它会控制提示词翻译的随机变化程度，如下，调大后提示词的生成发生了变化。
二、ChatGLM-4 Translate CLIP Text Encode Node节点
节点功能：该节点是一个结合了 ChatGLM-4 语言模型和 CLIP 模型的节点，可以使用 ChatGLM-4 对输入的文本进行翻译，将其从源语言（from_translate）翻译成目标语言（to_translate）。
参数：
from_translate：源语言，用于指定输入文本的语言。
to_translate：目标语言，指定翻译后的文本语言。
model：使用的 ChatGLM-4 模型代码，选择不同的 ChatGLM-4 变体来处理翻译任务。该模式中只有glm-4-flash是免费的。
max_tokens：翻译时生成的最大 token 数。控制模型的输出长度。
temperature：采样温度，控制生成内容的随机性。数值越高，生成的内容越随机。
top_p：另一种控制随机性的方法，使用累积概率。
当把__temperature__或者__top_p__调大时，它会控制提示词翻译的变化，即使在KSampler中种子设为固定，生成图会有变化。因为相当于修改了提示词，但不会变化很大，句意并没有变化。
可以看到，把__temperature__或者__top_p__调大后，提示词的生成发生了变化，seed为fixed，图片有细微变化。
三、ChatGLM-4 Instruct Node节点
节点功能：该节点是一个基于 ChatGLM-4 模型的指令节点，允许用户向 ChatGLM-4 提供自定义指令并生成文本输出。该节点能够根据给定的指令和查询生成高质量的文本回答或补全，适用于多种自然语言处理任务，例如文本生成，问答系统，文本补全，代码生成或解释。（使用起来相当于chatgpt）
__
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参数：__
from_translate：源语言，用于指定输入文本的语言。
to_translate：目标语言，指定翻译后的文本语言。
model：使用的 ChatGLM-4 模型代码，选择不同的 ChatGLM-4 变体来处理翻译任务。该模式中只有glm-4-flash是免费的。
max_tokens：翻译时生成的最大 token 数。控制模型的输出长度。
temperature：采样温度，控制生成内容的随机性。数值越高，生成的内容越随机。
top_p：另一种控制随机性的方法，使用累积概率。
如下图，在文本框中只输入了简短的一个词，然后生成了一大段话。
四、ChatGLM-4 Instruct Media Node节点
节点功能：该节点是一个多模态推理节点，基于 ChatGLM-4V 系列模型，支持图像和文本联合输入。该节点允许用户输入图像或视频（当前版本仅支持图像），并提供文本指令以实现视觉问答（VQA）、图像描述生成等任务。
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参数：
model：使用的 ChatGLM-4 模型代码，选择不同的 ChatGLM-4 变体来处理翻译任务。该模式中只有glm-4-flash是免费的。
max_tokens：翻译时生成的最大 token 数。控制模型的输出长度。
temperature：采样温度，控制生成内容的随机性。数值越高，生成的内容越随机。
top_p：另一种控制随机性的方法，使用累积概率。
它可以按照输入的文本框问题输出对应的图片描述。如果要生成和问题更加对应的描述，__temperature__和__top_p__最好调小一点。如果描述要更加发散性，就调大一点。
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