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# EpsilonScaling - ComfyUI 組み込みノードのドキュメント

> ComfyUI の EpsilonScaling ノードに関する完全なドキュメントです。入力、出力、パラメーターおよび使用方法について学びましょう。

> このドキュメントは AI によって生成されました。誤りを発見された場合、または改善のご提案がある場合は、ぜひご貢献ください！ [GitHub で編集する](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/EpsilonScaling/en.md)

研究論文『拡散モデルにおける露出バイアスの解明（Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models）』に記載されている Epsilon Scaling 法を実装します。この手法は、サンプリング過程において予測されるノイズをスケーリングすることで、生成サンプルの品質を向上させます。また、拡散モデルにおける露出バイアスを軽減するために、一様なスケジュール（uniform schedule）を用います。

## 入力

| パラメーター | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
| - | - | - | - | - |
| `model` | MODEL | はい | - | Epsilon Scaling を適用するモデル |
| `scaling_factor` | FLOAT | いいえ | 0.5 – 1.5 | 予測ノイズをスケーリングする際に用いる係数（デフォルト値：1.005） |

## 出力

| 出力名 | データ型 | 説明 |
| - | - | - |
| `model` | MODEL | Epsilon Scaling が適用されたモデル |


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