KSampler en ComfyUI: pasos, CFG, semilla y denoise

Nodo de ComfyUI - KSampler | Nodo componente de ComfyUI

Documentación

Nombre de la clase: KSampler
Categoría: Sampling
Nodo de salida: No

El KSampler funciona así: modifica la información de la imagen latente original proporcionada según un modelo específico y las condiciones positiva y negativa. Primero, añade ruido a los datos de la imagen original según la seed y la denoise strength establecidas, y después introduce el Model preestablecido combinado con las condiciones de orientación positive y negative para generar la imagen.

Parámetros de Entrada

Nombre del Parámetro	Tipo de Dato	Requerido	Predeterminado	Rango/Opciones	Descripción
Model	checkpoint	Sí	Ninguno	-	Modelo de entrada utilizado para el proceso de eliminación de ruido
seed	Int	Sí	0	0 ~ 18446744073709551615	Se usa para generar ruido aleatorio. Usar la misma "seed" genera imágenes idénticas
steps	Int	Sí	20	1 ~ 10000	Número de pasos a usar en el proceso de eliminación de ruido; más pasos significan resultados más precisos
cfg	float	Sí	8.0	0.0 ~ 100.0	Controla qué tan fielmente la imagen generada coincide con las condiciones de entrada, se recomiendan 6-8
sampler_name	Opción de UI	Sí	Ninguno	Múltiples algoritmos	Elige el muestreador para la eliminación de ruido, afecta la velocidad y el estilo de generación
scheduler	Opción de UI	Sí	Ninguno	Múltiples programadores	Controla cómo se elimina el ruido, afecta el proceso de generación
Positive	conditioning	Sí	Ninguno	-	Condiciones positivas que guían la eliminación de ruido, lo que quieres que aparezca en la imagen
Negative	conditioning	Sí	Ninguno	-	Condiciones negativas que guían la eliminación de ruido, lo que no quieres que aparezca en la imagen
Latent_Image	Latent	Sí	Ninguno	-	Imagen latente utilizada para la eliminación de ruido
denoise	float	No	1.0	0.0 ~ 1.0	Determina la relación de eliminación de ruido, valores más bajos significan menos conexión con la imagen de entrada
control_after_generate	Opción de UI	No	Ninguno	Random/Inc/Dec/Keep	Permite cambiar la semilla después de cada prompt

Salida

Nombre del Parámetro	Función
Latent	Genera el latente después de la eliminación de ruido del muestreador

Código Fuente

[Actualizado el 15 de mayo de 2025]

def common_ksampler(model, seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent, denoise=1.0, disable_noise=False, start_step=None, last_step=None, force_full_denoise=False):
    latent_image = latent["samples"]
    latent_image = comfy.sample.fix_empty_latent_channels(model, latent_image)

    if disable_noise:
        noise = torch.zeros(latent_image.size(), dtype=latent_image.dtype, layout=latent_image.layout, device="cpu")
    else:
        batch_inds = latent["batch_index"] if "batch_index" in latent else None
        noise = comfy.sample.prepare_noise(latent_image, seed, batch_inds)

    noise_mask = None
    if "noise_mask" in latent:
        noise_mask = latent["noise_mask"]

    callback = latent_preview.prepare_callback(model, steps)
    disable_pbar = not comfy.utils.PROGRESS_BAR_ENABLED
    samples = comfy.sample.sample(model, noise, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image,
                                  denoise=denoise, disable_noise=disable_noise, start_step=start_step, last_step=last_step,
                                  force_full_denoise=force_full_denoise, noise_mask=noise_mask, callback=callback, disable_pbar=disable_pbar, seed=seed)
    out = latent.copy()
    out["samples"] = samples
    return (out, )


class KSampler:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {
            "required": {
                "model": ("MODEL", {"tooltip": "The model used for denoising the input latent."}),
                "seed": ("INT", {"default": 0, "min": 0, "max": 0xffffffffffffffff, "control_after_generate": True, "tooltip": "The random seed used for creating the noise."}),
                "steps": ("INT", {"default": 20, "min": 1, "max": 10000, "tooltip": "The number of steps used in the denoising process."}),
                "cfg": ("FLOAT", {"default": 8.0, "min": 0.0, "max": 100.0, "step":0.1, "round": 0.01, "tooltip": "The Classifier-Free Guidance scale balances creativity and adherence to the prompt. Higher values result in images more closely matching the prompt however too high values will negatively impact quality."}),
                "sampler_name": (comfy.samplers.KSampler.SAMPLERS, {"tooltip": "The algorithm used when sampling, this can affect the quality, speed, and style of the generated output."}),
                "scheduler": (comfy.samplers.KSampler.SCHEDULERS, {"tooltip": "The scheduler controls how noise is gradually removed to form the image."}),
                "positive": ("CONDITIONING", {"tooltip": "The conditioning describing the attributes you want to include in the image."}),
                "negative": ("CONDITIONING", {"tooltip": "The conditioning describing the attributes you want to exclude from the image."}),
                "latent_image": ("LATENT", {"tooltip": "The latent image to denoise."}),
                "denoise": ("FLOAT", {"default": 1.0, "min": 0.0, "max": 1.0, "step": 0.01, "tooltip": "The amount of denoising applied, lower values will maintain the structure of the initial image allowing for image to image sampling."}),
            }
        }

    RETURN_TYPES = ("LATENT",)
    OUTPUT_TOOLTIPS = ("The denoised latent.",)
    FUNCTION = "sample"

    CATEGORY = "sampling"
    DESCRIPTION = "Uses the provided model, positive and negative conditioning to denoise the latent image."

    def sample(self, model, seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, denoise=1.0):
        return common_ksampler(model, seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, denoise=denoise)

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