DynamicThresholdingFull(dynamicThresholdingFull)

설명

DynamicThresholdingFull 노드는 모델의 classifier-free 가이드(CFG) 예측에 동적 임계값 처리를 적용합니다. 이 노드는 현재 노이즈 예측의 백분위수를 기반으로 예측된 latent 값을 동적으로 클리핑하여 높은 CFG 크기 조절 값에서 발생할 수 있는 과포화 및 아티팩트를 줄이도록 설계되었습니다. 또한 이 노드는 샘플링 단계에 걸쳐 유효 CFG 크기 조절과 mimic 크기 조절을 스케줄링하는 기능과 세밀한 제어를 위한 별도 피처 채널 처리를 지원합니다.

이 노드는 EasyUse/PreSampling 카테고리에 속하며 샘플링 파이프라인에서 사용할 수 있도록 수정된 MODEL을 출력합니다.

입력

• model: 동적 임계값 처리가 적용될 입력 diffusion 모델입니다.

• mimic_scale: 동적 임계값 처리 메커니즘이 모방하는 CFG 크기 조절 값입니다. 임계값 처리 계산에 사용되는 크기 조절 수준입니다.
  기본값: 7, 범위: 0.0~100.0, 간격: 0.5.

• threshold_percentile: 클리핑 임계값을 결정하는 데 사용되는 백분위수입니다. 값이 낮을수록 더 공격적으로 클리핑되며, 값이 높을수록 더 큰 latent 값이 통과할 수 있습니다.
  기본값: 1, 범위: 0.0~1.0, 간격: 0.01.

• mimic_mode: 샘플링 단계에 걸친 mimic 크기 조절의 스케줄링 모드를 선택합니다. mimic 크기 조절 값이 초기 값에서 mimic_scale_min으로 어떻게 변화하는지 제어합니다.

• mimic_scale_min: 스케줄링된 mimic 크기 조절 값이 도달할 수 있는 최소값입니다.
  기본값: 0, 범위: 0.0~100.0, 간격: 0.5.

• cfg_mode: 샘플링 단계에 걸친 CFG 크기 조절의 스케줄링 모드를 선택합니다. 유효 CFG 크기 조절 값이 cfg_scale_min으로 어떻게 변화하는지 제어합니다.

• cfg_scale_min: 스케줄링된 CFG 크기 조절 값이 도달할 수 있는 최소값입니다.
  기본값: 0, 범위: 0.0~100.0, 간격: 0.5.

• sched_val: 선택된 스케줄링 모드에서 크기 조절 값이 얼마나 빠르게 또는 부드럽게 진행되는지 제어하는 데 사용되는 일반 스케줄링 값입니다.
  기본값: 1, 범위: 0.0~100.0, 간격: 0.01.

• separate_feature_channels: 동적 임계값 처리를 각 피처 채널에 개별적으로 적용할지, 아니면 모든 채널에 함께 적용할지 여부입니다.
  옵션: enable, disable.
  기본값: enable.

• scaling_startpoint: 크기 조절 계산의 시작 지점을 결정합니다. 동적 임계값 처리가 latent 값을 정규화하는 방식에 영향을 줍니다.

• variability_measure: 동적 임계값을 계산할 때 변동성을 정량화하는 데 사용되는 통계적 척도를 선택합니다. 일반적인 옵션은 평균 편차 또는 표준 편차와 같은 편차 척도를 기반으로 합니다.

• interpolate_phi: 원본 CFG 예측과 동적 임계값이 적용된 예측 사이의 혼합 계수입니다. 1.0 값은 완전한 동적 임계값 처리를 적용하며, 낮은 값은 일반 CFG 동작으로 다시 혼합됩니다.
  기본값: 1, 범위: 0.0~1.0, 간격: 0.01.

출력

• MODEL: 동적 임계값 처리가 적용된 수정된 모델입니다. 원본 모델 대신 이 모델을 sampler에 연결하세요.

사용 참고 사항

• 동적 임계값 처리는 표준 sampler가 과포화되거나 타버린 결과를 생성할 수 있는 높은 CFG 크기 조절 값을 사용할 때 가장 유용합니다.
• 샘플링 중 CFG 크기 조절 값이 감소하도록 스케줄링되는 것을 원하지 않으면 cfg_scale_min을 의도한 CFG 크기 조절 값과 동일하게 설정하세요.
• mimic_scale은 sampler의 CFG 크기 조절 값과 정확히 일치할 필요는 없습니다. 임계값 처리 강도를 제어하며 독립적으로 조정할 수 있습니다.
• threshold_percentile은 민감한 파라미터입니다. 기본값에서 시작하여 점진적으로 조정하세요.
• separate_feature_channels를 활성화하면 더 미세한 디테일을 보존할 수 있지만, 모든 채널에 걸쳐 임계값 처리를 적용하는 것보다 결과의 전체적인 모습이 더 크게 바뀔 수 있습니다.
• interpolate_phi는 다른 파라미터를 변경하지 않고 표준 CFG와 동적 임계값 처리 사이를 혼합할 수 있는 편리한 방법을 제공합니다.