PreSampling (Cascade) (cascadeSettings) - ComfyUI-Easy-Use

설명

PreSampling (Cascade)은 Stable Cascade 모델로 샘플링하기 위한 파이프라인 구성 노드입니다. PIPE_LINE을 입력받아 요청된 샘플링 파라미터를 적용하여 업데이트하고, Cascade 인코딩/디코딩 단계에 사용할 VAE 구성 요소를 선택하며, 선택적으로 잠재 C 조건화 이미지 또는 기존 잠재 데이터를 연결합니다. 이 노드는 자체적으로 샘플링을 수행하지 않습니다. 다운스트림 샘플러 노드가 반환된 PIPE_LINE을 사용합니다.

입력

입력	유형	기본값	설명
`pipe`	PIPE_LINE	(필수)	모델, 조건화, 기존 잠재 데이터, 샘플러 컨텍스트가 포함된 파이프라인입니다. 이 노드는 파이프라인을 읽고 업데이트된 설정과 함께 반환합니다.
`encode_vae_name`	콤보	(필수)	`image_to_latent_c`를 잠재 데이터 C로 인코딩하는 데 사용할 VAE를 선택합니다. 사용 가능한 VAE 이름은 로드된 환경에 따라 다릅니다.
`decode_vae_name`	콤보	(필수)	잠재 데이터 C를 다시 이미지로 디코딩하는 데 사용할 VAE를 선택합니다. Stable Cascade에서는 인코딩 VAE와 다른 VAE를 사용할 수 있습니다.
`steps`	정수	20	노이즈 제거 단계 수입니다. 허용 범위: 1~10000.
`cfg`	실수	4.0	CFG(Classifier-Free Guidance) 스케일입니다. 허용 범위: 0~100.
`sampler_name`	콤보	`euler_ancestral`	노이즈 제거에 사용할 샘플러입니다.
`scheduler`	콤보	`simple`	선택한 샘플러와 함께 사용할 스케줄러입니다.
`denoise`	실수	1.0	기존 잠재 데이터에서 노이즈를 제거할 비율입니다. 허용 범위: 0~1, 간격 0.01. `1.0`을 사용하면 노이즈에서 완전히 샘플링하며, 값이 낮을수록 원본 잠재 데이터 콘텐츠를 더 많이 보존합니다.
`seed`	정수	(고정 기본값 없음)	재현 가능한 샘플링을 위한 랜덤 시드입니다.
`image_to_latent_c`	이미지	(선택 사항)	`encode_vae_name`을 사용하여 잠재 데이터 C로 인코딩할 이미지입니다. 이미지에서 파생된 잠재 C 조건화를 제공하려는 경우 유용합니다.
`latent_c`	잠재 데이터	(선택 사항)	바로 사용할 수 있는 잠재 데이터 C입니다. 인코딩된 잠재 데이터를 이미 보유하고 있어 이미지 인코딩 단계를 건너뛰려는 경우 유용합니다.

출력

출력	유형	설명
`pipe`	PIPE_LINE	VAE 선택과 선택적 잠재 C 입력을 포함하여 사전 샘플링 설정이 적용된 동일한 파이프라인입니다. 다운스트림 샘플러 노드에서 사용할 준비가 완료되었습니다.

사용 참고 사항

Stable Cascade 워크플로는 이미지를 잠재 데이터로 인코딩하는 VAE와 잠재 데이터를 다시 이미지로 디코딩하는 VAE를 별도로 사용할 수 있으므로, encode_vae_name과 decode_vae_name을 사용 중인 캐스케이드 모델 구성 요소에 맞게 설정해야 합니다.
입력 이미지에서 잠재 데이터 C를 생성해야 하는 경우 image_to_latent_c를 사용하세요. 이미 잠재 C 표현을 보유하고 있어 이미지를 인코딩할 필요가 없는 경우 latent_c를 사용하세요.
이 노드는 파이프라인만 구성합니다. PIPE_LINE 출력을 파이프라인 기반 샘플링을 지원하는 다운스트림 샘플러에 연결하세요.

PreSampling (Cascade)(cascadeSettings)

cascade Settings

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입력

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