KJNodes/experimentalgenerated

Guidage CFG planifié(ScheduledCFGGuidance)

D'un point de vue technique, ce nœud reçoit un modèle ainsi que des entrées de conditionnement positif et négatif, et permet à l'utilisateur de définir une valeur CFG ainsi que la plage d'étapes (exprimée en pourcentage) où cette valeur est effective.

Scheduled CFG Guidance

model
positive
negative
GUIDER
cfg
6.00
start_percent
0.00
end_percent
1.00
KJNodes

D'un point de vue technique, le nœud Scheduled CFG Guidance reçoit un modèle ainsi que des entrées de conditionnement positif et négatif. Il permet à l'utilisateur de définir une valeur CFG et de spécifier la plage d'étapes (exprimée en pourcentage) pendant laquelle cette valeur est active.

Scheduled CFG Guidance est un nœud guideur conçu pour ajuster dynamiquement la valeur CFG (Classifier-Free Guidance) pendant le processus de génération d'image. Il permet à l'utilisateur d'appliquer différentes intensités de CFG à des phases spécifiques des étapes d'échantillonnage, offrant ainsi un contrôle plus fin sur l'alignement entre l'image générée et l'invite (prompt). Ce nœud vise à fournir un moyen flexible d'équilibrer la créativité de l'image générée et son adhérence à l'invite.

Fonctionnalité du nœud

D'un point de vue technique, le nœud reçoit un modèle ainsi que des entrées de conditionnement positif et négatif. Il permet à l'utilisateur de définir une valeur CFG et de spécifier la plage d'étapes (exprimée en pourcentage) pendant laquelle cette valeur est active. Son mécanisme central est le suivant : dans la plage de pourcentage d'étapes spécifiée (start_percent à end_percent), le guidage est appliqué en utilisant la valeur cfg définie par l'utilisateur. En dehors de cette plage, une valeur CFG de 1.0 est automatiquement utilisée, ce qui signifie généralement que ces étapes sont traitées plus rapidement car elles ne sont pas influencées par un guidage conditionnel fort. De plus, le paramètre cfg accepte en entrée un seul nombre flottant (appliqué à toutes les étapes).

Explication des paramètres du nœud - Scheduled CFG Guidance

Entrées (Inputs)

Nom du paramètreType de donnéesRequisValeur par défautPlage de valeurs/OptionsDescription
modelMODELOui--model (paramètre d'entrée) : Le modèle de base utilisé pour la génération d'image. Ce paramètre définit l'architecture de réseau de neurones centrale et les poids utilisés pour le processus de génération.
positiveCONDITIONINGOui--positive (paramètre d'entrée) : L'entrée de conditionnement positive, contenant généralement l'invite textuelle ou visuelle des caractéristiques ou du contenu que l'image doit posséder.
negativeCONDITIONINGOui--negative (paramètre d'entrée) : L'entrée de conditionnement négative, contenant généralement l'invite textuelle des caractéristiques ou du contenu que l'image doit éviter.

Paramètres de contrôle (Parameters)

Nom du paramètreType de donnéesRequisValeur par défautPlage de valeurs/OptionsDescription
cfgFLOATOui6.00.0 - 100.0 (pas : 0.01)cfg (paramètre d'entrée) : La valeur d'intensité du guidage sans classifieur (Classifier-Free Guidance), comprise entre 0.0 et 100.0, avec un pas de 0.01. Il s'agit d'une valeur flottante unique.
start_percentFLOATOui0.00.0 - 1.0 (pas : 0.01)start_percent (paramètre d'entrée) : Le pourcentage d'étape à partir duquel la valeur CFG dynamique commence à être active, compris entre 0.0 et 1.0, avec un pas de 0.01.
end_percentFLOATOui1.00.0 - 1.0 (pas : 0.01)end_percent (paramètre d'entrée) : Le pourcentage d'étape auquel la valeur CFG dynamique cesse d'être active, compris entre 0.0 et 1.0, avec un pas de 0.01.

Sortie (Output)

Nom du paramètreType de donnéesDescription
GUIDERGUIDERGUIDER (paramètre de sortie) : Le guideur CFG dynamique configuré, pouvant être connecté à un nœud échantillonneur.

Scénarios d'utilisation

Dans des applications concrètes, ce nœud est souvent utilisé dans des flux de travail nécessitant un contrôle par étapes de la génération d'image. Par exemple, lors de la génération d'une scène complexe, l'utilisateur peut souhaiter utiliser une valeur CFG faible dans les étapes initiales (par exemple, les premiers 20 %) pour encourager la diversité de la composition et de la mise en page, puis utiliser une valeur CFG plus élevée dans les étapes intermédiaires (par exemple, de 20 % à 80 %) pour renforcer l'adhésion aux détails de l'invite, et enfin réduire l'intensité dans les étapes finales pour lisser les détails. Cela aide à trouver un meilleur équilibre entre liberté créative et fidélité à l'invite.

Points d'attention

Il est important de noter que la plage de valeurs pour start_percent et end_percent est de 0.0 à 1.0, définissant la fenêtre temporelle relative pendant laquelle la planification CFG est active.

Lien vers le code source du nœud Scheduled CFG Guidance

Le nœud Scheduled CFG Guidance provient du pack de nœuds ComfyUI-KJNodes.

Commentaires

Connectez-vous avec GitHub pour rejoindre la discussion.

Chargement des commentaires…