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以下が翻訳結果です。 SamplerSASolver ノードは、拡散モデル向けのカスタムサンプリングアルゴリズムを実装します。予測子・修正子アプローチと、設定可能な次数設定および確率微分方程式(SDE)パラメータを使用して、入力モデルからサンプルを生成します。

入力

パラメータ説明データ型必須範囲
modelサンプリングに使用する拡散モデルMODELはい-
etaステップサイズのスケーリング係数を制御します(デフォルト: 1.0)FLOATいいえ0.0 - 10.0
sde_start_percentSDEサンプリングの開始割合(デフォルト: 0.2)FLOATいいえ0.0 - 1.0
sde_end_percentSDEサンプリングの終了割合(デフォルト: 0.8)FLOATいいえ0.0 - 1.0
s_noiseサンプリング中に追加されるノイズの量を制御します(デフォルト: 1.0)FLOATいいえ0.0 - 100.0
predictor_orderソルバーにおける予測子コンポーネントの次数(デフォルト: 3)INTいいえ1 - 6
corrector_orderソルバーにおける修正子コンポーネントの次数(デフォルト: 4)INTいいえ0 - 6
use_pecePECE(予測・評価・修正・評価)法を有効または無効にしますBOOLEANいいえ-
simple_order_2簡略化された2次計算を有効または無効にしますBOOLEANいいえ-

出力

出力名説明データ型
sampler拡散モデルで使用できる設定済みのサンプラーオブジェクトSAMPLER
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Source fingerprint (SHA-256): 3de8834281c09d0bd1435e29f0c9ae540a2ea42db142277d07cb655ccf814873