PreSampling (LayerDiffuse)(layerDiffusionSettings)

이 노드는 Layer Diffusion 워크플로를 위한 사전 샘플링 제어 기능입니다. PIPE_LINE에 Layer Diffusion 설정과 샘플러 파라미터를 연결하므로, 다운스트림 샘플러 노드는 일반적인 잠재 데이터 디노이즈 대신 투명도 인식 어텐션 또는 컨볼루션 동작으로 실행됩니다.

설명

PreSampling (LayerDiffuse)는 EasyUse 파이프라인에서 KSampler 이전에 사용됩니다. 기존 PIPE_LINE을 가져와 선택된 LayerDiffusion 방법과 weight를 적용한 다음, 수정된 PIPE_LINE을 다음 단계로 전달합니다. 또한 steps, CFG, sampler, scheduler, denoise, seed 등 일반적인 샘플링 제어 항목을 제공하므로 전체 생성을 한 곳에서 구성할 수 있습니다. 선택적 image, blended_image, mask 입력이 제공되면 이 노드는 이미지 기반 이미지 생성 또는 마스크 기반 LayerDiffuse 생성에도 참여할 수 있습니다.

입력

• pipe (PIPE_LINE, 필수):
  모델, 포지티브/네거티브 조건화, 잠재 데이터 및 기타 샘플러 설정이 포함된 업스트림 파이프라인입니다. 이 노드는 이 파이프라인에서 값을 읽고 다시 기록합니다.

• method (COMBO, 필수):
  적용할 LayerDiffusion 주입 방법을 선택합니다. 사용 가능한 선택지는 LayerDiffuse 설치 환경에 따라 달라집니다. 사용 중인 LayerDiffuse 모델 및 워크플로와 일치하는 방법을 선택하세요.

• weight (FLOAT, 필수):
  기본값: 1.0 / 최소: -1.0 / 최대: 3.0 / 단계: 0.05
  Layer Diffusion 효과의 강도를 제어합니다. 값이 높을수록 투명도 인식 레이어의 영향력이 커지며, 값이 낮거나 음수이면 효과가 약해지거나 반전됩니다.

• steps (INT, 필수):
  기본값: 20 / 최소: 1 / 최대: 10000
  실행할 샘플링 단계 수입니다.

• cfg (FLOAT, 필수):
  기본값: 8.0 / 최소: 0 / 최대: 100
  Classifier-free guidance 스케일입니다.

• sampler_name (COMBO, 필수):
  기본값: euler
  디노이즈에 사용할 샘플러입니다. 옵션은 ComfyUI의 표준 샘플러 목록을 따릅니다.

• scheduler (COMBO, 필수):
  기본값: normal
  샘플러와 함께 사용되는 스케줄러입니다.

• denoise (FLOAT, 필수):
  기본값: 1.0 / 최소: 0 / 최대: 1 / 단계: 0.01
  디노이즈할 잠재 데이터의 비율입니다. 1.0은 전체 디노이즈를 실행하며, 값이 낮을수록 입력 이미지가 사용될 때 원본 구조가 더 많이 보존됩니다.

• seed (INT, 필수):
  샘플링 프로세스의 시드입니다. 고정 값을 설정하면 생성 결과를 재현할 수 있습니다. 위젯이 무작위화 상태로 유지되면 실행할 때마다 값이 변경될 수 있습니다.

• image (IMAGE, 선택):
  이미지 기반 이미지 생성 또는 마스크 기반 Layer Diffusion 워크플로를 위한 선택적 입력 이미지입니다.

• blended_image (IMAGE, 선택):
  Layer Diffusion이 합성 대상으로 사용하는 사전 합성 이미지입니다. 이 값을 제공하면 모델이 전경 레이어가 장면에 어떻게 들어맞아야 하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

• mask (MASK, 선택):
  생성하거나 편집할 영역을 정의하는 선택적 마스크입니다. 마스크 영역에는 Layer Diffusion 처리가 적용되며, 마스크되지 않은 영역은 보존됩니다.

출력

• pipe (PIPE_LINE):
  다운스트림 샘플러 노드로 전달할 준비가 된 업데이트된 파이프라인입니다. 출력되는 파이프라인에는 구성된 샘플링 파라미터와 LayerDiffuse 설정이 포함됩니다.

사용 메모

• PIPE_LINE을 지원하는 샘플러(예: ComfyUI-Easy-Use의 KSampler 변형) 이전의 마지막 사전 샘플링 단계로 이 노드를 사용하세요.
• 선택적 image, blended_image, mask 입력이 모든 방법에서 필수는 아닙니다. 일반적인 LayerDiffuse 생성의 경우 연결을 해제한 상태로 두어도 되며, 이 노드는 Layer Diffusion이 적용된 텍스트 기반 이미지 생성 방식으로 작동합니다.
• denoise < 1.0을 사용할 때는 image(그리고 일반적으로 mask)를 연결하여 샘플러가 부분 디노이즈를 정렬할 대상을 갖도록 하세요.
• weight는 음수로 설정할 수 있습니다. 일부 LayerDiffuse 방법에서는 반전 또는 보정 효과를 만들 수 있으므로 0.8, 1.0, 1.2 같은 일반적인 값 주변에서 작은 단계로 실험해 보세요.
• 출력이 자연스럽게 합성되지 않았거나 전경/배경 분리가 너무 약한 경우 weight를 높이거나 method가 로드한 LayerDiffuse 모델과 일치하는지 확인하세요.
• steps, cfg, sampler_name, scheduler는 일반 샘플러 노드의 동일한 설정과 똑같이 작동하므로 기존 샘플러 프리셋을 여기에서 재사용할 수 있습니다.