Generate Noise (GenerateNoise) - ComfyUI-KJNodes

Generate Noise 节点，该节点内部使用 PyTorch 的随机数生成器，通过设定种子（seed）来确保噪声的可复现性。

Generate Noise 节点是一个用于生成随机噪声的实用工具。它的核心功能是创建符合特定尺寸和分布的噪声张量，这些噪声可以直接作为潜在空间（Latent）数据使用，为图像生成过程提供初始的随机性。

节点功能

该节点内部使用 PyTorch 的随机数生成器，通过设定种子（seed）来确保噪声的可复现性。它支持生成多种形状格式（BCHW、BCTHW、BTCHW）的噪声，以适应不同模型架构的需求，并允许对生成的噪声进行缩放（multiplier）和归一化（normalize）处理。

参数名称	数据类型	必填	默认值	取值范围/选项	说明
`model`	MODEL	否	-	-	可选的模型输入。连接后，节点会使用该模型的内部通道数设置来覆盖 `latent_channels` 参数。
`sigmas`	SIGMAS	否	-	-	可选的调度器 Sigmas (SIGMAS) 输入。连接后，生成的噪声会根据 Sigmas 进行缩放，用于更精细的噪声控制。

参数名称	数据类型	必填	默认值	取值范围/选项	说明
`width`	INT	是	512	16 - 4096 (步长: 1)	指定生成噪声图像的宽度。最终噪声张量的宽度为此值除以8。取值范围 16 至 4096。
`height`	INT	是	512	16 - 4096 (步长: 1)	指定生成噪声图像的高度。最终噪声张量的高度为此值除以8。取值范围 16 至 4096。
`batch_size`	INT	是	1	1 - 4096	指定生成噪声的批次数量，即一次生成多少张噪声图。取值范围 1 至 4096。
`seed`	INT	是	123	0 - 0xffffffffffffffff (步长: 1)	控制随机数生成的种子值，相同的种子会产生完全相同的噪声。取值范围 0 至 0xffffffffffffffff。
`multiplier`	FLOAT	是	1.0	0.0 - 4096 (步长: 0.01)	噪声强度的缩放乘数，用于整体放大或减弱生成的噪声。取值范围 0.0 至 4096.0。
`constant_batch_noise`	BOOLEAN	是	False	-	布尔开关。若启用，则批次中所有噪声图都相同；若关闭，则批次中每张噪声图都不同。
`normalize`	BOOLEAN	是	False	-	布尔开关。若启用，会对生成的噪声进行归一化处理，使其均值为0，标准差为1。
`latent_channels`	COMBO	否	-	"4", "16"	指定生成的潜在噪声的通道数。
`shape`	COMBO	否	-	"BCHW", "BCTHW", "BTCHW"	指定张量形状格式。

参数名称	数据类型	说明
LATENT	LATENT	输出生成的噪声数据，格式为潜在表示 (LATENT)，可供后续采样或处理节点使用。

在图像生成工作流中，此节点常用于为采样器 (Sampler) 提供初始的“空白”潜在数据，特别是当采样器的“add_noise”选项关闭时。它也可以用于噪声注入实验，通过将生成的噪声与其他潜在表示结合，来探索图像的变化。

请注意，生成的噪声尺寸会根据所选模型或潜在通道数自动进行下采样（通常除以8）。当连接到模型输入时，节点会优先使用模型的内部通道数设置。