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 |