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概要

Self-Attention Guidanceノードは、サンプリング処理中にアテンションメカニズムを変更することで、拡散モデルにガイダンスを適用します。無条件ノイズ除去ステップからアテンションスコアを取得し、それらを使用して最終出力に影響を与えるぼかしガイダンスマップを作成します。この技術は、モデル自身のアテンションパターンを活用することで、生成プロセスを誘導するのに役立ちます。

入力

パラメータ説明データ型必須範囲
モデルセルフアテンションガイダンスを適用する拡散モデルMODELはい-
スケールセルフアテンションガイダンス効果の強さ(デフォルト:0.5)FLOATいいえ-2.0 ~ 5.0
ブラーシグマガイダンスマップ作成時に適用するぼかしの量(デフォルト:2.0)FLOATいいえ0.0 ~ 10.0

出力

出力名説明データ型
モデルセルフアテンションガイダンスが適用された変更後のモデルMODEL
注記: このノードは現在実験的な機能であり、チャンクバッチ処理に制限があります。1回のUNet呼び出しからのアテンションスコアのみを保存でき、バッチサイズが大きい場合には正常に動作しない可能性があります。
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Source fingerprint (SHA-256): 5f16ecd8f74bfd71073c6e3a65be08e54e4f5b9c56fe08deb48f35df381e82fa