EasyUnSampler(unsampler)

EasyUnSampler는 샘플러를 역방향으로 실행하여 잠재 데이터를 디노이징하는 대신 점진적으로 노이즈를 추가합니다. img2img 스타일 변형, 인페인팅, 분석을 위한 노이즈가 포함된 잠재 데이터를 만들거나 다른 샘플링 패스의 입력으로 사용할 때 유용합니다.

설명

EasyUnSampler는 파이프라인에서 잠재 데이터, 포지티브/네거티브 조건화, 모델을 가져온 다음 지정된 steps 수만큼 샘플링 프로세스를 역방향으로 진행합니다. 그 결과 더 많은 노이즈가 포함된 잠재 데이터가 생성되며, 이를 일반 샘플러에 전달하여 재도입되는 노이즈의 양을 제어할 수 있습니다.

입력

• steps: 실행할 역방향 샘플링 단계 수입니다. 값은 일반적으로 해당 정방향 샘플링 패스에 사용된 단계 수와 일치해야 합니다.
  기본값: 20, 최소: 1, 최대: 10000.

• end_at_step: 언샘플링이 중지되어야 하는 단계입니다. 0 값은 모든 단계를 실행하여 가장 많은 노이즈가 포함된 결과를 생성합니다. 값이 높을수록 프로세스가 일찍 종료되어 노이즈가 적은 잠재 데이터가 생성됩니다.
  기본값: 0, 최소: 0, 최대: 10000.

• cfg: 언샘플링 중에 사용되는 classifier-free 가이드 스케일입니다. 가이드를 비활성화하려면 1.0을 사용하세요.
  기본값: 1, 최소: 0, 최대: 100.

• sampler_name: 역방향 프로세스에 사용할 샘플러입니다. ComfyUI의 다른 곳에서 사용할 수 있는 것과 동일한 샘플러 이름을 허용합니다.

• scheduler: 역방향 프로세스에 사용할 스케줄러입니다. ComfyUI의 다른 곳에서 사용할 수 있는 것과 동일한 스케줄러 이름을 허용합니다.

• normalize: disable 또는 enable입니다. 활성화하면 언샘플링 이후 결과 잠재 데이터가 정규화됩니다. 다른 샘플링 패스 이전에 잠재 데이터 값을 안정적으로 유지하는 데 도움이 됩니다.

• pipe: 모델, 조건화, 잠재 데이터를 포함하는 선택적 PIPE_LINE 입력입니다. 제공된 경우 아래의 개별 선택적 입력으로 재정의되지 않는 한 해당 값이 사용됩니다.
  선택 사항입니다.

• optional_model: pipe에서 제공된 모델 대신 사용할 선택적 모델입니다.
  선택 사항입니다.

• optional_positive: pipe에서 제공된 것 대신 사용할 선택적 포지티브 조건화 입력입니다.
  선택 사항입니다.

• optional_negative: pipe에서 제공된 것 대신 사용할 선택적 네거티브 조건화 입력입니다.
  선택 사항입니다.

• optional_latent: pipe에서 제공된 잠재 데이터 대신 언샘플링을 시작할 선택적 잠재 데이터입니다.
  선택 사항입니다.

출력

• PIPE_LINE: 언샘플링된 잠재 데이터를 포함한 업데이트된 파이프라인입니다. pipe가 제공된 경우 새 잠재 데이터 및 관련 값과 함께 반환됩니다. 개별 입력만 제공된 경우 해당 값들로 파이프라인이 구성됩니다.

• LATENT: 결과로 생성된 언샘플링된 잠재 데이터입니다.

사용 참고 사항

• pipe 입력을 통해 모든 값을 제공하거나 optional_model, optional_positive, optional_negative, optional_latent를 개별적으로 제공할 수 있습니다. 둘 다 제공된 경우 개별 선택적 입력이 우선합니다.
• end_at_step = 0은 전체 언샘플링 프로세스를 실행합니다. 노이즈를 적게 도입하려면 end_at_step을 잠재 데이터의 현재 상태에 더 가까운 단계 번호로 설정하세요.
• 출력 LATENT는 일반적으로 일반 샘플러에 연결되어 노이즈가 포함된 잠재 데이터에서 이미지 생성을 계속하는 데 사용됩니다.
• normalize는 언샘플링된 잠재 데이터가 정규화된 잠재 데이터 값을 가정하는 다른 파이프라인 내부에서 사용될 때 유용합니다.