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# BasicScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Complete documentation for the BasicScheduler node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.

`BasicScheduler`ノードは、指定されたスケジューラー、モデル、およびノイズ除去パラメーターに基づいて、拡散モデルのシグマ値のシーケンスを計算するように設計されています。ノイズ除去係数に基づいて総ステップ数を動的に調整し、拡散プロセスを微調整します。これにより、高度なサンプリングプロセス（マルチステージサンプリングなど）において、細かい制御が必要な各段階に正確な「レシピ」を提供します。

## 入力

| パラメータ    | メタファー説明                                   | データ型           | 入力タイプ  | デフォルト | 範囲       | 技術的目的                        |
| -------- | ----------------------------------------- | -------------- | ------ | ----- | -------- | ---------------------------- |
| `モデル`    | **キャンバスの種類**: キャンバスの素材が異なると、必要な絵の具の配合も変わる | MODEL          | Input  | -     | -        | 拡散モデルオブジェクト。シグマ計算の基準を決定する    |
| `スケジューラ` | **混合技法**: 絵の具の濃度変化の方法を選択する                | COMBO\[STRING] | Widget | -     | 9つのオプション | スケジューリングアルゴリズム。ノイズ減衰モードを制御する |
| `ステップ`   | **混合回数**: 20回の混合と50回の混合では精度が異なる           | INT            | Widget | 20    | 1-10000  | サンプリングステップ数。生成品質と速度に影響する     |
| `ノイズ除去`  | **創作強度**: 微調整から再描画までのレベルを制御する             | FLOAT          | Widget | 1.0   | 0.0-1.0  | ノイズ除去強度。部分的な再描画シナリオをサポートする   |

### スケジューラーの種類

ソースコード `comfy.samplers.SCHEDULER_NAMES` に基づき、以下の9つのスケジューラーをサポートしています。

| スケジューラー名              | 特徴            | 使用例             | ノイズ減衰パターン          |
| --------------------- | ------------- | --------------- | ------------------ |
| **normal**            | 標準的な線形        | 一般的なシナリオ、バランス重視 | 均一な減衰              |
| **karras**            | スムーズな遷移       | 高品質、ディテール豊富な生成  | スムーズな非線形減衰         |
| **exponential**       | 指数関数的減衰       | 高速生成、効率重視       | 指数関数的な急速な減衰        |
| **sgm\_uniform**      | SGM均一         | 特定モデルの最適化       | SGM最適化された減衰        |
| **simple**            | シンプルなスケジューリング | クイックテスト、基本的な使用  | 簡略化された減衰           |
| **ddim\_uniform**     | DDIM均一        | DDIMサンプリングの最適化  | DDIM固有の減衰          |
| **beta**              | ベータ分布         | 特殊な分布が必要な場合     | ベータ関数による減衰         |
| **linear\_quadratic** | 線形二次          | 複雑なシナリオの最適化     | 二次関数による減衰          |
| **kl\_optimal**       | KL最適          | 理論的な最適化         | KLダイバージェンス最適化による減衰 |

## 出力

| パラメータ    | メタファー説明                             | データ型   | 出力タイプ  | 技術的意味                           |
| -------- | ----------------------------------- | ------ | ------ | ------------------------------- |
| `sigmas` | **絵の具レシピ表**: ステップごとに使用する詳細な絵の具濃度リスト | SIGMAS | Output | ノイズレベルのシーケンス。拡散モデルのノイズ除去プロセスを導く |

## ノードの役割：アーティストの絵の具調合アシスタント

混沌とした絵の具（ノイズ）の混合物から、明確なイメージを作り出すアーティストを想像してみてください。`BasicScheduler`は、あなたの**プロの絵の具調合アシスタント**のような役割を果たします。その仕事は、一連の正確な絵の具濃度レシピを準備することです。

### ワークフロー

* **ステップ1**: 濃度90%の絵の具を使用（高ノイズレベル）
* **ステップ2**: 濃度80%の絵の具を使用
* **ステップ3**: 濃度70%の絵の具を使用
* **...**
* **最終ステップ**: 濃度0%の絵の具を使用（クリーンなキャンバス、ノイズなし）

### カラーアシスタントの特別なスキル

**異なる混合方法（スケジューラー）**:

* **「karras」混合方法**: 絵の具の濃度が非常にスムーズに変化します。プロのアーティストによるグラデーション技法のようです。
* **「exponential」混合方法**: 絵の具の濃度が急速に減少します。素早い作成に適しています。
* **「linear」混合方法**: 絵の具の濃度が均一に減少します。安定して制御可能です。

**細かい制御（steps）**:

* **20回の混合**: クイックペインティング、効率優先
* **50回の混合**: ファインペインティング、品質優先

**創作強度（denoise）**:

* **1.0 = 完全な新規作成**: 完全に白紙の状態から始める
* **0.5 = 半分の変換**: 元の絵の半分を残し、半分を変換する
* **0.2 = 微調整**: 元の絵にほんの少しだけ調整を加える

### 他のノードとの連携

`BasicScheduler` (カラーアシスタント) → レシピを準備 → `SamplerCustom` (アーティスト) → 実際に描画 → 完成作品

> このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ [GitHub で編集](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/BasicScheduler/ja.md)