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

説明

推論中に指定されたモデルに正規化アテンションガイダンス(NAG)を適用します。この手法はアテンション機構を変更してアーティファクトを低減し、特にLTXVによる長めのビデオ生成において生成品質を向上させます。このノードはNormalized-Attention-Guidanceリポジトリで説明されているアプローチに基づいています。

入力

名前タイプ必須デフォルト範囲ツールチップ / 説明
modelMODELYesNAGを適用する入力拡散モデル。
nag_scaleFLOATYes11.00.0 – 100.0 (step 0.001)ネガティブガイダンス効果の強さ。値が大きいほど強い補正がかかります。
nag_alphaFLOATYes0.250.0 – 1.0 (step 0.001)正規化されたガイド表現とオリジナルの正表現のバランスを制御する混合係数。
nag_tauFLOATYes2.50.0 – 10.0 (step 0.001)ガイドアテンションが正アテンションから逸脱できる最大値を制限するクリッピングしきい値。
nag_cond_videoCONDITIONINGNoアテンション正規化をガイドするオプションのビデオ条件付け。
nag_cond_audioCONDITIONINGNoアテンション正規化をガイドするオプションのオーディオ条件付け。
inplaceBOOLEANNoTrue有効にすると、テンソルをインプレースで変更してメモリを節約します。アウトオブプレースの操作と比較して、数値結果がわずかに異なる場合があります。

出力

名前タイプ説明
modelMODEL内部のアテンション操作にNAGが適用された同じモデル。

使用上の注意

  • このノードはLTXVビデオ生成パイプライン(カテゴリ KJNodes/ltxv)で使用することを意図しています。モデルのフォワードパスを変更するため、サンプリングプロセスの前に接続する必要があります。
  • 3つのパラメータ(nag_scalenag_alphanag_tau)は一緒にガイダンスの振る舞いを制御します。デフォルトから始めて、画質に基づいて調整します。nag_scaleを上げると一般的に露出過多やアーティファクトが減少し、nag_alphanag_tauが正規化を微調整します。
  • nag_cond_videonag_cond_audioはオプションです。指定すると、アテンション正規化に影響を与える追加の条件付け信号を提供します。そのような条件付けが必要ない場合は切断したままにします。
  • inplaceを有効にする(デフォルト)と、推論中のメモリ使用量が削減されます。実行間で数値の不一致が見られる場合や、完全な再現性が必要な場合は、inplaceFalseに設定してください。

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