KJNodes/experimentalgenerated

Corrección de Sesgo de Color PiD(PiDColorBiasCorrection)

Corrector de deriva de color/brillo del decodificador de 4 pasos PiD. Resta un sesgo por canal de x0_pred en el primer paso de muestreo, utilizando un modelo lineal pequeño calibrado contra la deriva sistemática del modelo (el modelo tiende a iluminar escenas oscuras y añadir un tono azulado).

Pi D Color Bias Correction

model
MODEL
strength
1.00
backbone
flux2
KJNodes

Descripción

El nodo Corrección de Sesgo de Color PiD es un corrector de post‑procesamiento para modelos que utilizan un decodificador de 4 pasos (por ejemplo, el backbone Flux2). Aborda una deriva sistemática observada en dichos modelos: las escenas oscuras tienden a aclararse y se introduce un tono azulado. El nodo funciona restando un sesgo por canal de x0_pred en el primer paso de muestreo, utilizando un modelo lineal pequeño que fue calibrado contra esta deriva sistemática.

Entradas

NombreTipoPor defectoRangoDescripción
modelMODEL––El modelo de difusión a parchear.
strengthFLOAT1.0-20.0 … 20.0 (paso 0.01)Controla la intensidad de la corrección. Los valores positivos reducen el aclarado y el tono azulado (RECOMENDADO para deriva típica). Los valores negativos invierten la corrección (se puede usar con fines creativos). Un valor de 0 desactiva la corrección por completo.
backboneCOMBO"flux2"["flux2"]La arquitectura de backbone objetivo. Actualmente solo se admite "flux2". Esto puede ampliarse en versiones futuras.

Salidas

NombreTipoDescripción
modelMODELEl modelo de entrada parcheado con la corrección de sesgo de color. El modelo se comporta de manera idéntica en todos los demás aspectos; solo el paso de muestreo inicial se ve afectado.

Notas de Uso

  • Este nodo está diseñado para usarse con decodificadores de 4 pasos (p. ej., Flux2). Es poco probable que produzca resultados significativos con otras arquitecturas de decodificador.
  • El valor strength predeterminado de 1.0 está calibrado para la deriva típica observada en Flux2. Puede ajustarlo ligeramente (p. ej., 0.5–1.5) según el prompt o la salida deseada.
  • Debido a que la corrección solo modifica el primer paso de muestreo, tiene un impacto insignificante en la velocidad de inferencia.
  • Establezca strength en 0 si no desea ninguna corrección, o si está utilizando una variante del modelo que no presenta la deriva de aclarado/tono azulado.
  • Este nodo es parte de la categoría KJNodes/experimental; el comportamiento puede cambiar en versiones futuras.

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