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# SUPIRApply - ComfyUI Built-in Node Documentation

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

SUPIRApply 노드는 확산 모델에 SUPIR 모델 패치를 적용합니다. 이 패치를 사용하여 모델의 동작을 수정함으로써 샘플링 과정에서 입력 이미지의 안내를 통합할 수 있습니다. 또한 시간에 따른 안내 강도를 조정하는 컨트롤과 원본 입력에 대한 충실도를 유지하는 데 도움이 되는 선택적 기능을 제공합니다.

## 입력

| 매개변수                 | 설명                                                                                       | 데이터 타입     | 필수  | 범위         |
| -------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- | ---------- | --- | ---------- |
| `model`              | SUPIR 패치가 적용될 기본 확산 모델입니다.                                                               | MODEL      | 예   | -          |
| `model_patch`        | 모델 수정을 위한 가중치와 구성을 포함하는 SUPIR 모델 패치입니다.                                                  | MODELPATCH | 예   | -          |
| `vae`                | 입력 이미지를 잠재 표현으로 인코딩하는 데 사용되는 VAE(변분 오토인코더)입니다.                                           | VAE        | 예   | -          |
| `image`              | 생성 과정을 안내하는 데 사용되는 입력 이미지입니다. 처음 세 개의 색상 채널(RGB)만 사용됩니다.                                 | IMAGE      | 예   | -          |
| `strength_start`     | 샘플링 시작 시(높은 시그마)의 제어 강도입니다. 이미지 안내의 영향이 이 값에서 시작됩니다. (기본값: 1.0)                          | FLOAT      | 아니요 | 0.0 - 10.0 |
| `strength_end`       | 샘플링 종료 시(낮은 시그마)의 제어 강도입니다. 시작 값에서 선형적으로 보간됩니다. 이미지 안내의 영향이 이 값에서 종료됩니다. (기본값: 1.0)      | FLOAT      | 아니요 | 0.0 - 10.0 |
| `restore_cfg`        | 노이즈 제거된 출력을 입력 잠재 표현 쪽으로 끌어당깁니다. 값이 높을수록 입력에 대한 충실도가 강화됩니다. 0으로 설정하면 비활성화됩니다. (기본값: 4.0) | FLOAT      | 아니요 | 0.0 - 20.0 |
| `restore_cfg_s_tmin` | restore\_cfg가 비활성화되는 시그마 임계값입니다. (기본값: 0.05)                                             | FLOAT      | 아니요 | 0.0 - 1.0  |

*참고:* `image` 입력은 RGB 채널만 추출하도록 처리됩니다. 알파 채널이 있는 이미지가 제공되면 알파 채널은 무시됩니다.

## 출력

| 출력 이름   | 설명                                           | 데이터 타입 |
| ------- | -------------------------------------------- | ------ |
| `model` | SUPIR 패치가 적용되고 추가적인 사후 CFG 함수가 구성된 확산 모델입니다. | MODEL  |

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