PreSampling (LayerDiffuse)(layerDiffusionSettings)

Este nodo es un control de pre-muestreo para flujos de trabajo de Layer Diffusion. Adjunta la configuración de Layer Diffusion y los parámetros de sampler a un PIPE_LINE, para que los nodos de sampler posteriores se ejecuten con un comportamiento de atención o convolución sensible a la transparencia en lugar de un denoise simple del latent.

Descripción

PreSampling (LayerDiffuse) se usa antes del KSampler en un pipeline de EasyUse. Toma un PIPE_LINE existente, aplica el método de LayerDiffusion seleccionado y el peso, y pasa el PIPE_LINE modificado hacia adelante. También expone los controles de muestreo típicos: steps, CFG, sampler, scheduler, denoise y seed, para que puedas configurar toda la generación en un solo lugar. Cuando se proporcionan las entradas opcionales image, blended_image y mask, el nodo puede participar en la generación de LayerDiffuse de imagen a imagen o con máscara.

Entradas

• pipe (PIPE_LINE, Requerido):
  El pipeline aguas arriba que contiene modelo, conditioning positivo/negativo, latents y otras configuraciones de sampler. Este nodo lee de este pipeline y escribe de nuevo en él.

• method (COMBO, Requerido):
  Selecciona el método de inyección de LayerDiffusion a aplicar. Las opciones disponibles dependen de tu instalación de LayerDiffuse. Elige el método que coincida con el modelo y el flujo de trabajo de LayerDiffuse que estés usando.

• weight (FLOAT, Requerido):
  Predeterminado: 1.0, Mínimo: -1.0, Máximo: 3.0, Paso: 0.05
  Controla la fuerza del efecto de Layer Diffusion. Los valores más altos hacen que las capas sensibles a la transparencia tengan más influencia; los valores más bajos o negativos debilitan o invierten el efecto.

• steps (INT, Requerido):
  Predeterminado: 20, Mínimo: 1, Máximo: 10000
  Número de pasos de muestreo a ejecutar.

• cfg (FLOAT, Requerido):
  Predeterminado: 8.0, Mínimo: 0, Máximo: 100
  Escala de orientación sin clasificador.

• sampler_name (COMBO, Requerido):
  Predeterminado: euler
  El sampler a usar para el denoise. Las opciones siguen la lista estándar de samplers de ComfyUI.

• scheduler (COMBO, Requerido):
  Predeterminado: normal
  El scheduler utilizado con el sampler.

• denoise (FLOAT, Requerido):
  Predeterminado: 1.0, Mínimo: 0, Máximo: 1, Paso: 0.01
  La fracción del latent a denoise. 1.0 ejecuta un denoise completo; los valores más bajos preservan más la estructura original cuando se usa una imagen de entrada.

• image (IMAGE, Opcional):
  Imagen de entrada opcional para flujos de trabajo de Layer Diffusion de imagen a imagen o con máscara.

• blended_image (IMAGE, Opcional):
  Imagen precombinada opcional utilizada por Layer Diffusion como destino de composición. Proporcionarla puede ayudar al modelo a entender cómo la capa de primer plano debe encajar en la escena.

• mask (MASK, Opcional):
  Máscara opcional que define la región a generar o editar. El área enmascarada recibe el tratamiento de Layer Diffusion mientras que las áreas no enmascaradas se preservan.

Salidas

• pipe (PIPE_LINE):
  El pipeline actualizado, listo para pasarse a un nodo de sampler posterior. El pipeline emitido incluye los parámetros de muestreo configurados y las configuraciones de LayerDiffuse.

Notas de uso

• Usa este nodo como el último paso de pre-muestreo antes de un sampler que admita PIPE_LINE, como las variantes de KSampler en ComfyUI-Easy-Use.
• Las entradas opcionales image, blended_image y mask no son todas requeridas para cada método. Para una generación de LayerDiffuse simple, puedes dejarlas desconectadas, y el nodo funcionará en un estilo de texto a imagen con Layer Diffusion aplicado.
• Cuando uses denoise < 1.0, conecta image (y normalmente mask) para que el sampler tenga algo contra lo que alinear el denoise parcial.
• weight puede ser negativo. En algunos métodos de LayerDiffuse, esto puede producir un efecto invertido o correctivo; experimenta con pequeños pasos alrededor de valores típicos como 0.8, 1.0 o 1.2.
• Si la salida se ve sin combinar o la separación entre primer plano y fondo es demasiado débil, aumenta weight o verifica que method coincida con el modelo de LayerDiffuse que cargaste.
• steps, cfg, sampler_name y scheduler se comportan exactamente igual que los mismos ajustes en un nodo de sampler normal, por lo que los presets de sampler existentes se pueden reutilizar aquí.