입력
출력
이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! GitHub에서 편집
Source fingerprint (SHA-256):
42b4d601312dcbb1c934c6a79bbb5e9fd6598fa5f32b18f5c0affcb596672cbaDocumentation Index
Fetch the complete documentation index at: /llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
NAGuidance 노드는 모델에 Normalized Attention Guidance를 적용합니다. 이 기법은 샘플링 과정에서 모델의 어텐션 메커니즘을 수정하여 distilled 또는 schnell 모델에서도 네거티브 프롬프트를 사용할 수 있게 하며, 생성을 원치 않는 개념에서 멀어지게 이끕니다.
| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 | 범위 |
|---|---|---|---|---|
model | Normalized Attention Guidance를 적용할 모델입니다. | MODEL | 예 | - |
nag_scale | 가이던스 스케일 계수입니다. 값이 높을수록 생성 결과가 네거티브 프롬프트에서 더 멀어집니다. (기본값: 5.0) | FLOAT | 예 | 0.0 - 50.0 |
nag_alpha | 정규화된 어텐션의 블렌딩 계수입니다. 값이 1.0이면 원래 어텐션을 완전히 대체하고, 0.0이면 아무 효과가 없습니다. (기본값: 0.5) | FLOAT | 예 | 0.0 - 1.0 |
nag_tau | 정규화 비율을 제한하는 데 사용되는 스케일링 계수입니다. (기본값: 1.5) | FLOAT | 예 | 1.0 - 10.0 |
| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
|---|---|---|
model | Normalized Attention Guidance가 활성화된 상태로 패치된 모델입니다. | MODEL |
이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! GitHub에서 편집
42b4d601312dcbb1c934c6a79bbb5e9fd6598fa5f32b18f5c0affcb596672cba