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# TomePatchModel - ComfyUI Built-in Node Documentation

> TomePatchModel 对扩散模型应用 Token Merging (ToMe)，以降低推理过程中的计算需求。

TomePatchModel 对扩散模型应用 Token Merging (ToMe)，以降低推理过程中的计算需求。它通过选择性地合并注意力机制中相似的 token，使模型能够处理更少的 token，同时保持图像质量。该技术有助于加速生成，且不会造成明显的质量损失。

## 输入

| 参数   | 描述                                                         | 数据类型  | 是否必填 | 范围        |
| ---- | ---------------------------------------------------------- | ----- | ---- | --------- |
| `模型` | 要应用 token merging 的扩散模型                                    | MODEL | 是    | -         |
| `比率` | 要合并的 token 比例（默认值：0.3）。数值越大，合并的 token 越多，速度提升越明显，但质量可能会降低。 | FLOAT | 是    | 0.0 - 1.0 |

## 输出

| 输出名称    | 描述                       | 数据类型  |
| ------- | ------------------------ | ----- |
| `model` | 已应用 token merging 的修改后模型 | MODEL |

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