Differential Diffusion Advanced(DifferentialDiffusionAdvanced)

Узел Differential Diffusion Advanced, который на техническом уровне работает путем клонирования входной модели и установки для нее пользовательской функции маски денойзинга.

Differential Diffusion Advanced — это тестовый узел для продвинутого синтеза изображений, который позволяет пользователю контролировать интенсивность применения процесса денойзинга в различных областях с помощью маски и множителя. Его основная функция — изменение поведения диффузионной модели для реализации дифференцированного денойзинга на основе пространственной маски, что позволяет применять различную степень редактирования или влияния к разным частям изображения за одну генерацию.

Функциональность узла

На техническом уровне этот узел работает путем клонирования входной модели и установки для нее пользовательской функции маски денойзинга. Он принимает латентное представление, маску и множитель, а также использует вычисления на основе шага по времени и порогового значения, чтобы определить, на каком этапе процесса денойзинга применять эффект к области маски. Его внутренний механизм сравнивает значение маски с динамически вычисляемым порогом для создания бинарной маски, изменяющейся во времени (или в зависимости от уровня шума), что позволяет точно контролировать степень внимания модели к определенным областям изображения.

Описание параметров узла - Differential Diffusion Advanced

Входные соединения (Inputs)

Параметры управления (Parameters)

Выходные данные (Output)

Сценарии использования

В практических приложениях этот узел может быть интегрирован в рабочие процессы, связанные с локальным редактированием изображений или стилизацией. Например, пользователь может сначала использовать инструмент маскирования для точного выбора области изображения, которую требуется сильно стилизовать или детально изменить. Затем маску, исходные латентные сэмплы и модель можно подключить к этому узлу. Регулируя множитель, можно контролировать время и интенсивность применения эффекта. В итоге узел выдает модифицированную модель и латентные сэмплы для использования на последующих этапах сэмплирования.

Важные замечания

Обратите внимание, что этот узел находится в категории _for_testing, что означает, что его функциональность может находиться на экспериментальной стадии. Стабильность работы и конечный результат могут различаться в зависимости от модели и настроек. При использовании следует учитывать, что диапазон значений параметра множителя довольно широк, и неправильная настройка может привести к неожиданным результатам генерации.

Ссылка на исходный код узла Differential Diffusion Advanced

Узел Differential Diffusion Advanced из пакета узлов ComfyUI-KJNodes.