KJNodes/ltxvgenerated

LTX2 NAG(LTX2_NAG)

https://github.com/ChenDarYen/Normalized-Attention-Guidance

LTX2 NAG

model
nag_cond_video
nag_cond_audio
model
nag_scale
11.000
nag_alpha
0.250
nag_tau
2.500
inplace
KJNodes

Description

Applique le Guidage d'Attention Normalisée (NAG) au modèle donné pendant l'inférence. Cette technique modifie le mécanisme d'attention pour réduire les artefacts et améliorer la qualité de génération, en particulier dans le contexte de la génération de vidéos longues avec LTXV. Ce nœud est basé sur l'approche décrite dans le référentiel Normalized-Attention-Guidance.

Entrées

NomTypeRequisPar défautPlageInfo-bulle / Description
modelMODELOuiLe modèle de diffusion d'entrée auquel appliquer NAG.
nag_scaleFLOATOui11.00.0 – 100.0 (step 0.001)Force de l'effet de guidage négatif. Des valeurs plus élevées produisent une correction plus forte.
nag_alphaFLOATOui0.250.0 – 1.0 (step 0.001)Coefficient de mélange qui contrôle l'équilibre entre la représentation guidée normalisée et la représentation positive d'origine.
nag_tauFLOATOui2.50.0 – 10.0 (step 0.001)Seuil de clipping qui limite l'écart possible de l'attention guidée par rapport à l'attention positive.
nag_cond_videoCONDITIONINGNonConditionnement vidéo optionnel pour guider la normalisation de l'attention.
nag_cond_audioCONDITIONINGNonConditionnement audio optionnel pour guider la normalisation de l'attention.
inplaceBOOLEANNonVraiSi activé, modifie les tenseurs en place pour économiser de la mémoire. Peut produire des résultats numériques légèrement différents par rapport aux opérations hors place.

Sorties

NomTypeDescription
modelMODELLe même modèle avec NAG appliqué à ses opérations d'attention internes.

Notes d'utilisation

  • Ce nœud est destiné à être utilisé avec le pipeline de génération vidéo LTXV (catégorie KJNodes/ltxv). Il modifie le chemin avant du modèle, il doit donc être connecté avant le processus d'échantillonnage.
  • Les trois paramètres (nag_scale, nag_alpha, nag_tau) contrôlent ensemble le comportement du guidage. Commencez par les valeurs par défaut et ajustez en fonction de la qualité visuelle – augmenter nag_scale réduit généralement la surexposition et les artefacts, tandis que nag_alpha et nag_tau affinent la normalisation.
  • nag_cond_video et nag_cond_audio sont optionnels. Lorsqu'ils sont fournis, ils apportent des signaux de conditionnement supplémentaires qui influencent la normalisation de l'attention. Laissez-les déconnectés si vous ne souhaitez pas un tel conditionnement.
  • Activer inplace (par défaut) réduit l'utilisation de la mémoire pendant l'inférence. Si vous observez des incohérences numériques entre les exécutions ou si vous avez besoin d'une reproductibilité exacte, réglez inplace sur faux.

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