KSampler K采样器 |ComfyUI组件节点
文档说明
- 类名:
KSampler
- 类别:
采样
- 输出节点:
否
KSampler这个采样器,是这样工作的:它会根据提供的特定的模型和正、负两种条件,来改造提供的原始潜在图像信息。 首先,它会根据设定好的seed随机种子和denoise降噪强度,给原始图像数据加入一些噪声,然后输入预设的Model模型结合positive正向和negative负向的引导条件,去生成图像
Input 输入
参数名称 | 数据类型 | 作用 |
---|---|---|
Model模型 | checkpoint模型 | 输入用于降噪过程的模型 |
Positive正向条件 | conditioning条件 | 用于引导降噪的正向条件,可理解为想要在画面中出现的内容 |
Negative负向条件 | conditioning条件 | 用于引导降噪的负向条件,可理解为不想要在画面中出现的内容 |
Latent_Image | Latent | 用于降噪的潜像 |
seed随机种子 | Int整数 | 用于生成随机噪声,使用同样的“种子”可以生成相同的画面 |
control_after_generate | 界面选项 | 提供在每次提示后更改上述种子数的能力,节点可以随机、增量、减量或保持种子数不变 |
steps步数 | Int整数 | 去噪过程中要使用的步骤数,允许采样器采取的步骤越多,结果就越准确 |
cfg | float浮点数 | 控制生成的图像多少比例上接近输入的条件,通常这个值在6-8左右 |
sampler_name采样器 | 界面选项 | 选择用来降噪的采样器 |
scheduler调度器 | 界面选项 | 不同的调度器降...(注:该行信息不完整,请补充完整) |
denoise降噪 | float浮点数 | 取值0-1之间,决定去除多少比例的噪声,在图生图中,值越小生成图像和输入图像关联越小,值越大和输入图像越像 |
Output 输出
参数名称 | 作用 |
---|---|
Latent | 输出经过采样器降噪后的潜像 |