EasyUse/Samplergenerated

EasyUnSampler(unsampler)

EasyUnSampler はサンプラーを逆方向に実行し、潜在をデノイズする代わりに段階的にノイズを追加します。

unsampler

pipe
optional_model
optional_positive
optional_negative
optional_latent
pipe
latent
steps
20
end_at_step
0
cfg
1
sampler_name
COMBO
scheduler
COMBO
normalize
COMBO
Easy Use

EasyUnSampler はサンプラーを逆方向に実行し、潜在をデノイズする代わりに段階的にノイズを追加します。img2img スタイルのバリエーションやインペイント、解析用のノイズ付き潜在の作成、または別のサンプリングパスの入力として役立ちます。

説明

EasyUnSampler は、パイプラインから潜在、ポジティブ/ネガティブ条件付け、モデルを取得し、指定された steps の分だけサンプリングプロセスを逆方向に進めます。結果はよりノイズの多い潜在となり、通常のサンプラーに渡すことで再導入するノイズの量を制御できます。

入力

  • steps: 実行する逆サンプリングのステップ数。通常は、対応する順方向サンプリングパスで使用したステップ数に合わせる必要があります。
    デフォルト: 20、最小: 1、最大: 10000。

  • end_at_step: アンサンプリングを停止するステップ。0 を指定すると全ステップが実行され、最もノイズの多い結果が生成されます。値を大きくするとプロセスが早期に終了し、ノイズの少ない潜在が生成されます。
    デフォルト: 0、最小: 0、最大: 10000。

  • cfg: アンサンプリング中に使用する classifier-free ガイダンススケール。1.0 を指定するとガイダンスが無効になります。
    デフォルト: 1、最小: 0、最大: 100。

  • sampler_name: 逆プロセスで使用するサンプラー。ComfyUI の他の場所で利用できるサンプラー名と同じものを指定できます。

  • scheduler: 逆プロセスで使用するスケジューラー。ComfyUI の他の場所で利用できるスケジューラー名と同じものを指定できます。

  • normalize: disable または enable。有効にすると、アンサンプリング後に結果の潜在が正規化されます。これにより、次のサンプリングパスの前に潜在値を安定に保つことができます。

  • pipe: モデル、条件付け、潜在を含むオプションの PIPE_LINE 入力。指定した場合は、以下の個別のオプション入力で上書きされない限り、その値が使用されます。
    オプション。

  • optional_model: pipe で提供されたモデルの代わりに使用するオプションのモデル。
    オプション。

  • optional_positive: pipe で提供された条件付けの代わりに使用する、オプションのポジティブ条件付け入力。
    オプション。

  • optional_negative: pipe で提供された条件付けの代わりに使用する、オプションのネガティブ条件付け入力。
    オプション。

  • optional_latent: pipe で提供された潜在の代わりにアンサンプリングの開始点となる、オプションの潜在。
    オプション。

出力

  • PIPE_LINE: アンサンプリング済みの潜在を含む更新済みパイプライン。pipe が指定された場合は、新しい潜在と関連する値とともに返されます。個別の入力のみが指定された場合は、それらの値からパイプラインが組み立てられます。

  • LATENT: 結果として得られたアンサンプリング済みの潜在。

使用上の注意

  • すべての値を pipe 入力で指定するか、optional_modeloptional_positiveoptional_negativeoptional_latent を個別に指定できます。両方が指定された場合は、個別のオプション入力が優先されます。
  • end_at_step = 0 はアンサンプリングプロセス全体を実行します。ノイズを少なくするには、end_at_step を潜在の現在の状態に近いステップ数に設定します。
  • 出力 LATENT は一般的には通常のサンプラーに接続され、ノイズ付き潜在から画像の生成を続けます。
  • normalize は、アンサンプリング済みの潜在が、正規化された潜在値を前提とする別のパイプライン内で使用される場合に役立ちます。

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