EasyUse/PreSamplinggenerated
PreSampling(samplerSettings)
ComfyUI-Easy-Use의 PreSampling 노드(클래스 samplerSettings)는 파이프라인 수준의 샘플러 설정 노드입니다.
sampler Settings
pipe
image_to_latent
latent
pipe
steps
20
cfg
8
sampler_name
COMBO
scheduler
COMBO
denoise
1.00
seed
INT
Easy Use
ComfyUI-Easy-Use의 PreSampling 노드(클래스 samplerSettings)는 파이프라인 수준의 샘플러 설정 노드입니다. PIPE_LINE을 받아 샘플링 선택 사항을 적용한 다음, 업데이트된 PIPE_LINE을 다운스트림 샘플링 노드에 반환합니다. EasyUse/PreSampling 카테고리에 속합니다.
입력
| 입력 | 유형 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
pipe | PIPE_LINE | 예 | — | 모델, 조건화, VAE, 잠재 데이터 및 기타 워크플로 상태를 전달하는 파이프라인 객체입니다. |
steps | INT | 예 | 20 | 샘플링 단계 수. 범위: 1~10000. |
cfg | FLOAT | 예 | 8 | Classifier-free 가이드 스케일. 범위: 0~100. |
sampler_name | COMBO | 예 | — | 사용할 샘플러 알고리즘. 드롭다운은 ComfyUI 환경에서 사용 가능한 샘플러로 채워집니다. |
scheduler | COMBO | 예 | — | 선택된 샘플러와 함께 사용할 스케줄러. 드롭다운은 ComfyUI 환경에서 사용 가능한 스케줄러로 채워집니다. |
denoise | FLOAT | 예 | 1 | denoise 강도. 0~1 범위에서 0.01 단계. 잠재 데이터에서 전체 샘플링을 수행하려면 1을 사용하고, 낮은 값을 사용하면 시작 이미지 또는 잠재 데이터의 구조가 더 많이 보존됩니다. |
seed | INT | 예 | — | 샘플링 노이즈를 제어하는 데 사용되는 시드. 변경하면 다른 결과가 생성됩니다. |
image_to_latent | IMAGE | 아니요 | — | 선택적 입력 이미지. 연결되면 이미지가 잠재 데이터로 변환되어 시작점으로 사용되며, 이미지 기반 이미지 생성 스타일 워크플로에 유용합니다. |
latent | LATENT | 아니요 | — | 시작점으로 사용할 선택적 기존 잠재 데이터. 이미지 대신 인코딩된 잠재 데이터가 이미 있는 경우 이 입력을 연결하세요. |
출력
| 출력 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
PIPE_LINE | PIPE_LINE | 샘플링 설정이 적용된 업데이트된 파이프라인으로, 샘플링을 수행하는 노드에 전달할 준비가 된 상태입니다. |
사용 참고 사항
- 그래프에서 이 노드를 샘플러 또는 생성 노드 이전에 배치하세요. 이 노드는 설정만 구성하며 샘플링 자체를 실행하지 않습니다.
- 텍스트 기반 이미지 생성 워크플로의 경우, 선택적 이미지/잠재 데이터 입력을 연결 해제된 상태로 두고
pipe에 이미 잠재 데이터(예: Empty Latent 노드에서 생성된 잠재 데이터)가 포함되어 있는지 확인하세요. - 이미지 기반 이미지 생성 또는 개선 워크플로의 경우, VAE 인코드 단계를 수동으로 추가하지 않고 이미지에서 시작하려면
image_to_latent를 연결하세요. 인코딩된 잠재 데이터가 이미 있다면latent를 연결하세요. denoise값은 이미지 또는 기존 잠재 데이터에서 시작할 때 특히 중요합니다.1값은 전체 denoise를 수행하며, 낮은 값은 원본 구조를 더 많이 유지하므로 가벼운 편집이나 업스케일링 워크플로에 유용합니다.
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