LTX2 오디오 잠재 데이터 정규화 샘플링(LTX2AudioLatentNormalizingSampling)

설명

LTX2 오디오 잠재 데이터 정규화 샘플링 노드는 샘플링 과정에서 각 단계별로 오디오 잠재 데이터에 정규화를 적용하여 LTX2 모델로 생성된 오디오 품질을 향상시킵니다. 이는 특히 긴 오디오 생성에서 아티팩트를 줄이고 일관성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

입력

• model (MODEL, 필수)
  오디오 정규화 오버라이드가 추가될 LTX2 모델입니다.

• audio_normalization_factors (STRING, 필수, 기본값: "1,1,0.25,1,1,0.25,1,1")
  각 샘플링 단계에 하나씩 대응되는 쉼표로 구분된 정규화 인수 목록입니다. 각 인수는 해당 단계에서 오디오 잠재 데이터를 조정합니다.
  예를 들어 기본값 "1,1,0.25,1,1,0.25,1,1"은 3번째와 6번째 단계(1부터 시작)에서 0.25의 인수를 적용하여 해당 단계의 잠재 데이터를 감쇠시킵니다. 인수는 양의 실수일 수 있으며, 1보다 작은 값은 잠재 데이터의 크기를 줄이고 1보다 큰 값은 증폭합니다.
  리스트 길이는 생성 파이프라인에서 사용되는 총 샘플링 단계 수와 일치해야 합니다. 더 길면 추가 값은 무시되고, 더 짧으면 마지막 값이 남은 단계에 반복됩니다.

출력

• MODEL
  정규화 동작이 첨부된 수정된 모델을 반환합니다. 이 모델을 표준 샘플링 워크플로에 전달하면 각 샘플링 단계에서 정규화 인수가 자동으로 적용됩니다.

사용 참고 사항

• 이 노드는 KJNodes/ltxv 카테고리의 LTX2 오디오 모델과 함께 사용하기 위한 것입니다.
• 정규화 인수는 샘플러가 이미 수행하는 기본 잠재 데이터 스케일링에 추가로 적용됩니다. 오디오 잠재 데이터에 대한 단계별 게인 조정 역할을 합니다.
• 다양한 인수 시퀀스를 실험하면 고주파 노이즈를 줄이고, 볼륨을 안정화하거나, 특정 시간 영역을 강조하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 어떤 인수를 사용해야 할지 확실하지 않다면, 기본 시퀀스(1,1,0.25,1,1,0.25,1,1)가 일반적인 8단계 샘플링 일정에 적합한 시작점입니다. 더 긴 시퀀스의 경우 패턴을 그에 맞게 조정하십시오.
• 이 노드는 총 단계 수를 변경하지 않으며, 샘플러의 반복 동안 오디오 잠재 데이터 동작만 오버라이드합니다.