Custom Sigmas (CustomSigmas) - ComfyUI-KJNodes

Custom Sigmas 节点，该节点接收一个由逗号分隔的数值字符串，并将其转换为 PyTorch 张量。

Custom Sigmas 节点允许用户通过输入一串自定义的数值来创建噪声调度（sigmas）张量。它主要用于在扩散模型（如 Stable Diffusion）的采样过程中，精确控制每一步的噪声强度。这个节点提供了对生成过程进行微调的能力。

节点功能

该节点接收一个由逗号分隔的数值字符串，并将其转换为 PyTorch 张量。如果提供的数值数量与目标步数不匹配，节点会使用对数线性插值算法自动调整序列长度，以确保最终输出的噪声强度序列平滑且符合预期步数。这使其能够适配不同模型（如 SD 1.5、SDXL、SVD）预设的优化调度方案。

参数名称	数据类型	必填	默认值	取值范围/选项	说明
`sigmas_string`	STRING	是	14.615, 6.475, 3.861, 2.697, 1.886, 1.396, 0.963, 0.652, 0.399, 0.152, 0.029	-	sigmas_string：输入自定义的噪声强度序列，格式为逗号分隔的数值字符串。取值范围无限制，但通常为递减的正数。
`interpolate_to_steps`	INT	是	10	0 - 255 (步长: 1)	interpolate_to_steps：指定目标采样步数，节点将据此对输入的噪声序列进行插值或调整。取值范围为 0 到 255，步长为 1。

参数名称	数据类型	说明
SIGMAS	SIGMAS	SIGMAS：输出调整后的噪声调度张量，可直接用于采样器的噪声控制。

在需要精确控制图像生成过程或实验不同噪声调度的工作流中，你可以将此节点连接到 KSampler 或 KSampler Advanced 的“sigmas”输入端口。例如，你可以直接输入 Nvidia 为 SD 1.5 优化的 10 步调度值，以尝试在更少的采样步数下获得更好的图像质量。