Muestreo de Modelo Discreto

Documentación

• Nombre de clase: ModelSamplingDiscrete
• Categoría: avanzado/modelo
• Nodo de salida: Falso

Este nodo está diseñado para modificar el comportamiento de muestreo de un modelo aplicando una estrategia de muestreo discreto. Permite la selección de diferentes métodos de muestreo, como epsilon, v_prediction, lcm o x0, y ajusta opcionalmente la estrategia de reducción de ruido del modelo según la configuración del ratio de ruido cero disparo (zsnr).

Tipos de entrada

Parámetro	Tipo Comfy	Tipo Python	Descripción
model	MODEL	torch.nn.Module	El modelo al que se aplicará la estrategia de muestreo discreto. Este parámetro es crucial ya que define el modelo base que será modificado.
sampling	COMBO[STRING]	str	Especifica el método de muestreo discreto que se aplicará al modelo. La elección del método afecta cómo el modelo genera muestras, ofreciendo diferentes estrategias para el muestreo.
zsnr	BOOLEAN	bool	Un indicador booleano que, cuando está habilitado, ajusta la estrategia de reducción de ruido del modelo según el ratio de ruido cero disparo. Esto puede influir en la calidad y características de las muestras generadas.

Tipos de salida

Parámetro	Tipo Comfy	Tipo Python	Descripción
model	MODEL	torch.nn.Module	El modelo modificado con la estrategia de muestreo discreto aplicada. Este modelo ahora está equipado para generar muestras utilizando el método y ajustes especificados.