SamplerSASolver - ComfyUI Built-in Node Documentation

SamplerSASolver 노드는 확산 모델을 위한 사용자 정의 샘플링 알고리즘을 구현합니다. 이 노드는 예측-보정 접근 방식을 사용하며, 설정 가능한 차수 설정과 확률적 미분 방정식(SDE) 매개변수를 통해 입력 모델로부터 샘플을 생성합니다.

입력

매개변수	설명	데이터 타입	필수 여부	범위
`모델`	샘플링에 사용할 확산 모델	MODEL	예	-
`ETA`	단계 크기 조정 계수를 제어합니다 (기본값: 1.0)	FLOAT	아니요	0.0 - 10.0
`SDE 시작 백분율`	SDE 샘플링 시작 비율입니다 (기본값: 0.2)	FLOAT	아니요	0.0 - 1.0
`SDE 종료 백분율`	SDE 샘플링 종료 비율입니다 (기본값: 0.8)	FLOAT	아니요	0.0 - 1.0
`S 노이즈`	샘플링 중 추가되는 노이즈 양을 제어합니다 (기본값: 1.0)	FLOAT	아니요	0.0 - 100.0
`예측기 차수`	솔버에서 예측기 구성 요소의 차수입니다 (기본값: 3)	INT	아니요	1 - 6
`수정기 차수`	솔버에서 보정기 구성 요소의 차수입니다 (기본값: 4)	INT	아니요	0 - 6
`PECE 사용`	PECE(예측-평가-보정-평가) 방법을 활성화 또는 비활성화합니다	BOOLEAN	아니요	-
`단순 2차`	단순화된 2차 계산을 활성화 또는 비활성화합니다	BOOLEAN	아니요	-

출력 이름	설명	데이터 타입
`sampler`	확산 모델과 함께 사용할 수 있는 설정된 샘플러 객체	SAMPLER

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