EasyCascadeKsampler (Full)(samplerCascadeFull)

설명

EasyCascadeKsampler (Full) 노드는 EasyUse Cascade 샘플러의 전체 형태입니다. EasyUse PIPE_LINE을 받아 선택된 샘플러 설정을 적용하여 실행하고, 샘플링에 사용된 모델 및 잠재 데이터와 함께 업데이트된 파이프라인을 반환합니다. 이 노드는 Stable Cascade 워크플로를 위해 설계되었으며, _c 접미사가 붙은 입력은 캐스케이드 파이프라인의 Stage C 잠재 데이터/모델 측을 나타냅니다.

표준 샘플러 컨트롤 외에도 이 노드는 이미지를 잠재 데이터로 인코딩하고 잠재 데이터를 이미지로 디코딩하기 위한 VAE 선택, 이미지 미리보기/저장/전송 옵션, 그리고 모델, 시작 잠재 데이터 또는 입력 이미지를 재정의하기 위한 선택적 직접 입력을 제공합니다.

입력

필수

• pipe (PIPE_LINE): 모델, 포지티브/네거티브 조건화, 잠재 데이터 및 관련 워크플로 설정을 포함하는 EasyUse 파이프라인입니다. 이 노드는 이 파이프라인을 기본 상태로 사용하고 샘플링 후 업데이트된 파이프라인을 반환합니다.

• encode_vae_name (COMBO): image_to_latent_c가 제공될 때 입력 이미지를 잠재 데이터로 인코딩하는 데 사용되는 VAE입니다.

• decode_vae_name (COMBO): 샘플링된 잠재 데이터를 미리보기, 저장 또는 전송을 위해 이미지로 디코딩하는 데 사용되는 VAE입니다.

• steps (INT, 기본값 20, 범위 1–10000): 실행할 샘플링 단계 수입니다.

• cfg (FLOAT, 기본값 4.0, 범위 0.0–100.0): classifier-free 가이드 강도입니다. 값이 높을수록 일반적으로 결과가 조건화를 더 강하게 따릅니다.

• sampler_name (COMBO, 기본값 "euler_ancestral"): 샘플링 중 사용할 샘플러입니다.

• scheduler (COMBO, 기본값 "simple"): 샘플링 일정을 제어하는 데 사용되는 스케줄러입니다.

• denoise (FLOAT, 기본값 1.0, 범위 0.0–1.0, 단계 0.01): 노이즈를 제거할 잠재 데이터의 수량입니다. 처음부터 전체 샘플링을 하려면 1.0을 사용하세요. 값이 낮을수록 입력 잠재 데이터 구조가 더 많이 보존되며, img2img 방식의 정제에 유용합니다.

• image_output (COMBO): 디코딩된 이미지로 수행할 작업을 제어합니다.

  • Hide: 이미지를 미리보기, 저장 또는 전송하지 않습니다.
  • Preview: UI에서 이미지를 표시합니다.
  • Save: 이미지를 출력 디렉토리에 저장합니다.
  • Hide&Save: 이미지를 표시하지 않고 저장합니다.
  • Sender: 일치하는 EasyUse 이미지 수신기로 이미지를 전송합니다.
  • Sender&Save: 이미지를 전송하고 저장합니다.

• link_id (INT): image_output이 Sender 또는 Sender&Save일 때 사용되는 링크/수신기 ID입니다.

• save_prefix (STRING, 기본값 "ComfyUI"): 생성된 이미지를 저장할 때 사용되는 파일 이름 접두사입니다.

• seed (INT): 랜덤 노이즈 생성용 시드입니다. 동일한 시드와 동일한 설정을 사용하면 재현 가능한 결과가 생성됩니다.

선택

• image_to_latent_c (IMAGE): encode_vae_name을 사용하여 Stage C 잠재 데이터로 인코딩할 선택적 입력 이미지입니다. 기존 잠재 데이터 대신 이미지에서 샘플링을 시작하려는 경우 유용합니다.

• latent_c (LATENT): 샘플링의 시작점으로 사용할 선택적 Stage C 잠재 데이터입니다. 이 값이 제공되면 image_to_latent_c 인코딩보다 우선합니다.

• model_c (MODEL): 샘플링에 사용할 선택적 Stage C 모델입니다. 생략하면 pipe의 모델이 사용됩니다.

출력

• pipe (PIPE_LINE): 업데이트된 EasyUse 파이프라인으로, 샘플링된 잠재 데이터와 샘플링 중 사용된 설정을 포함합니다.

• model (MODEL): 샘플링에 사용된 모델입니다.

• latent (LATENT): 최종 샘플링 단계에서 생성된 잠재 데이터입니다.

사용 참고 사항

• 이 노드는 샘플러에 필요한 조건화 및 모델 상태가 pipe에 포함되어 있어야 합니다. 이 노드를 연결하기 전에 EasyUse 파이프라인 소스 노드를 사용하여 파이프라인을 구축하세요.

• image_to_latent_c와 latent_c가 모두 제공되면 제공된 잠재 데이터가 시작점으로 사용되며 image_to_latent_c는 무시됩니다.

• 두 VAE 드롭다운을 사용하면 인코딩 및 디코딩 단계에서 서로 다른 VAE를 사용할 수 있습니다. 선택된 VAE가 파이프라인에서 사용하는 체크포인트 및 잠재 데이터 형식과 호환되는지 확인하세요.

• denoise는 인코딩된 이미지에서 시작할 때 특히 유용합니다. 1.0 미만으로 설정하면 원본 이미지 구조의 일부를 유지하면서 샘플러가 이를 정제할 수 있습니다.

• link_id는 image_output이 Sender 또는 Sender&Save로 설정된 경우에만 중요합니다. 출력을 워크플로의 일치하는 수신기로 라우팅합니다.