PreSampling (고급): ComfyUI-Easy-Use 고급 샘플링 설정 노드(samplerSettingsAdvanced)

설명

PreSampling (고급) 노드(samplerSettingsAdvanced)는 EasyUse/PreSampling 카테고리의 파이프라인 설정 노드입니다. 이 노드는 자체적으로 샘플링을 수행하지 않습니다. 대신 후속 샘플링 노드를 위해 고급 샘플러 설정이 포함된 PIPE_LINE을 준비합니다. KSampler (고급) 노드와 동일한 스타일의 컨트롤(스텝, CFG, 샘플러, 스케줄러, 스텝 범위, 노이즈 주입, 시드, 잔여 노이즈 동작)을 제공하며 수정된 파이프라인을 반환합니다.

이 노드는 선택적 image_to_latent 및 latent 입력도 허용하므로 입력 이미지 또는 기존 잠재 데이터에서 샘플링에 사용될 잠재 데이터를 설정할 수 있습니다.

입력

필수

• pipe (PIPE_LINE): 모델, 조건화 및 기타 상태를 전달하는 수신 파이프라인입니다. 이 노드는 이 파이프를 읽고 업데이트된 샘플링 파라미터와 함께 반환합니다.
• steps (INT, 기본값 20, 범위 1~10000): 샘플링 스텝 수입니다. 값이 높을수록 일반적으로 품질이 향상되지만 계산 비용이 더 많이 듭니다.
• cfg (FLOAT, 기본값 8, 범위 0~100): CFG(Classifier-free guidance) 스케일입니다. 값이 높을수록 조건화가 강해지고, 값이 낮을수록 더 다양한 변형이 허용됩니다.
• sampler_name (COMBO): 사용할 샘플러입니다. 사용 가능한 옵션은 설치된 샘플러에 따라 달라집니다.
• scheduler (COMBO): 사용할 스케줄러입니다. 사용 가능한 옵션은 설치된 스케줄러에 따라 달라집니다.
• start_at_step (INT, 기본값 0, 범위 0~10000): 샘플링 범위의 첫 번째 스텝입니다. 처음부터 샘플링하려면 0을 유지하세요.
• end_at_step (INT, 기본값 10000, 범위 0~10000): 샘플링 범위의 마지막 스텝입니다. 기본값 10000은 사실상 조기 중단을 비활성화하며, 더 낮은 값을 설정하면 전체 일정이 완료되기 전에 샘플링을 중지합니다.
• add_noise (COMBO, 기본값 "enable (CPU)"): 초기 노이즈가 추가되는 방식입니다. "enable (CPU)"는 CPU 생성으로 노이즈를 추가하고, "enable (GPU=A1111)"는 GPU/A1111 호환 노이즈 생성을 사용하며, "disable"은 초기 노이즈를 추가하지 않고 시작합니다.
• seed (INT): 노이즈 생성을 위한 랜덤 시드입니다. 동일한 시드를 사용하면 동일한 노이즈를 재현할 수 있습니다.
• return_with_leftover_noise (COMBO, 옵션 "enable" / "disable"): 다음 단계로 반환되는 잠재 데이터가 잔여 노이즈를 유지할지 여부를 제어합니다. "enable"은 후속 샘플러 또는 정제 패스가 이어질 때 자주 사용되며, "disable"은 더 깨끗한 잠재 데이터를 반환합니다.

선택

• image_to_latent (IMAGE): 잠재 데이터 소스로 사용할 입력 이미지입니다. 샘플링이 작동할 수 있도록 잠재 공간으로 변환됩니다.
• latent (LATENT): 직접 사용할 잠재 데이터입니다. 이미 잠재 데이터가 있고 이미지를 인코딩할 필요가 없을 때 제공합니다.

출력

• PIPE_LINE: 선택된 사전 샘플링 설정과 결정된 잠재 데이터가 포함된 업데이트된 파이프라인입니다. 샘플링을 실행하려면 샘플러 노드에 연결하세요.

사용 참고 사항

• 이 노드는 PIPE_LINE을 소비하는 후속 샘플링 노드에 연결하도록 설계되었습니다. 최종 이미지가 아닌 설정을 준비합니다.
• 스텝 범위 컨트롤(start_at_step 및 end_at_step)을 사용하면 노이즈 제거(denoising) 일정의 일부만 실행할 수 있습니다. 완전한 일반 생성의 경우 start_at_step을 0으로, end_at_step을 10000으로 유지하세요.
• 새 노이즈가 추가되지 않아야 하는 잠재 데이터에서 시작하는 경우 add_noise를 "disable"로 설정하세요.
• return_with_leftover_noise는 다중 패스 워크플로에서 가장 중요합니다. 활성화하면 후속 정제 패스에 도움이 될 수 있고, 비활성화하면 더 완성된 잠재 데이터를 얻을 수 있습니다.
• 파이프라인에 이미 잠재 데이터가 포함되어 있다면 두 선택적 잠재 입력을 모두 연결 해제된 상태로 둘 수 있습니다. 그렇지 않으면 샘플링할 잠재 데이터를 설정하기 위해 image_to_latent 또는 latent 중 하나를 연결하세요.