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이 노드는 Latent Consistency Model(LCM) 샘플링과 점진적 이미지 업스케일링을 결합한 특수 샘플링 방법을 제공합니다. 샘플링 중 이미지는 선택한 보간 방법을 사용하여 대상 스케일 비율을 향해 단계별로 업스케일링되므로, 한 번의 샘플링 패스로 더 높은 해상도의 결과를 얻을 수 있습니다. 이 노드는 샘플
| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 | 범위 |
|---|---|---|---|---|
확대율 | 업스케일링 중 적용할 총 배율입니다. 값이 1.0이면 원본 해상도를 유지합니다(기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.1 - 20.0 |
확대 스텝 수 | 업스케일링 과정에 사용할 단계 수입니다. 샘플링 스케줄을 기반으로 자동 계산하려면 -1을 사용합니다(기본값: -1) | INT | 예 | -1 - 1000 |
업스케일 방법 | 각 업스케일링 단계에서 이미지를 업스케일링하는 데 사용되는 보간 방법입니다(기본값: “bislerp”) | COMBO | 예 | ”bislerp" "nearest-exact" "bilinear" "area" "bicubic” |
scale_ratio와 scale_steps는 고급 매개변수입니다. 이미지는 업스케일링 단계에 걸쳐 원본 크기에서 대상 scale_ratio까지 점진적으로 업스케일링됩니다. scale_steps가 -1이면 업스케일링 단계 수는 샘플링 단계 수의 약 절반으로 자동 계산되며 최소값은 2입니다. 양수 값이 주어지면 노드는 이를 내부적으로 조정하고 전체 샘플링 단계 수를 기준으로 제한합니다.
| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
|---|---|---|
sampler | 점진적 업스케일링과 함께 LCM 샘플링을 수행하도록 구성된 샘플러 객체이며, 샘플링 파이프라인에서 사용할 준비가 되어 있습니다 | SAMPLER |
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