Custom Sigmas (CustomSigmas) - ComfyUI-KJNodes

Custom Sigmas 노드는 쉼표로 구분된 숫자 문자열을 입력받아 PyTorch 텐서로 변환합니다.

Custom Sigmas 노드는 사용자가 일련의 사용자 정의 숫자 값을 입력하여 노이즈 스케줄(sigmas) 텐서를 생성할 수 있도록 합니다. 이는 확산 모델(예: Stable Diffusion)의 샘플링 과정에서 각 단계의 노이즈 강도를 정밀하게 제어하는 데 주로 사용됩니다. 이 노드는 생성 과정을 미세 조정할 수 있는 능력을 제공합니다.

노드 기능

이 노드는 쉼표로 구분된 숫자 문자열을 입력받아 PyTorch 텐서로 변환합니다. 제공된 값의 개수가 목표 단계 수와 일치하지 않으면, 노드는 로그 선형 보간 알고리즘을 사용하여 시퀀스 길이를 자동으로 조정하여 최종 출력 노이즈 강도 시퀀스가 매끄럽고 예상 단계 수에 맞도록 합니다. 이를 통해 SD 1.5, SDXL, SVD와 같은 다양한 모델에 사전 설정된 최적화된 스케줄링 방식을 적용할 수 있습니다.

노드 파라미터 설명 - Custom Sigmas

컨트롤 파라미터 (Parameters)

파라미터 이름	데이터 타입	필수	기본값	범위/옵션	설명
`sigmas_string`	STRING	예	14.615, 6.475, 3.861, 2.697, 1.886, 1.396, 0.963, 0.652, 0.399, 0.152, 0.029	-	sigmas_string: 사용자 정의 노이즈 강도 시퀀스를 입력합니다. 형식은 쉼표로 구분된 숫자 문자열입니다. 값의 범위 제한은 없지만, 일반적으로 감소하는 양수입니다.
`interpolate_to_steps`	INT	예	10	0 - 255 (단계: 1)	interpolate_to_steps: 목표 샘플링 단계 수를 지정합니다. 노드는 이를 기준으로 입력된 노이즈 시퀀스를 보간하거나 조정합니다. 범위는 0에서 255까지이며, 단계는 1입니다.

출력

파라미터 이름	데이터 타입	설명
SIGMAS	SIGMAS	SIGMAS: 조정된 노이즈 스케줄 텐서를 출력합니다. 이는 샘플러의 노이즈 제어에 직접 사용할 수 있습니다.

사용 시나리오

이미지 생성 과정을 정밀하게 제어하거나 다른 노이즈 스케줄을 실험해야 하는 워크플로에서, 이 노드를 KSampler 또는 KSampler Advanced의 "sigmas" 입력 포트에 연결할 수 있습니다. 예를 들어, 더 적은 샘플링 단계에서도 더 나은 이미지 품질을 얻기 위해 시도해보기 위해, SD 1.5용으로 Nvidia가 최적화한 10단계 스케줄 값을 직접 입력할 수 있습니다.

Custom Sigmas 노드 소스 코드 링크

Custom Sigmas 노드는 ComfyUI-KJNodes 노드 패키지에서 제공됩니다.

Custom Sigmas(CustomSigmas)

Custom Sigmas