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# ModelSamplingDiscrete - ComfyUI Built-in Node Documentation

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

此节点旨在通过应用离散采样策略来修改模型的采样行为。它允许选择不同的采样方法，例如 epsilon、v\_prediction、lcm 或 x0，并可选择根据零样本噪声比（zsnr）设置调整模型的降噪策略。

## 输入

| 参数     | 描述                                             | 数据类型           | Python 数据类型       |
| ------ | ---------------------------------------------- | -------------- | ----------------- |
| `模型`   | 将应用离散采样策略的模型。此参数至关重要，因为它定义了将要进行修改的基础模型。        | MODEL          | `torch.nn.Module` |
| `采样`   | 指定要应用于模型的离散采样方法。方法的选择会影响模型生成样本的方式，提供不同的采样策略。   | COMBO\[STRING] | `str`             |
| `zsnr` | 一个布尔标志，启用时会根据零样本噪声比调整模型的降噪策略。这可能会影响生成样本的质量和特性。 | `BOOLEAN`      | `bool`            |

## 输出

| 参数   | 描述                                      | 数据类型  | Python 数据类型       |
| ---- | --------------------------------------- | ----- | ----------------- |
| `模型` | 已应用离散采样策略的修改后模型。该模型现在能够使用指定的方法和调整来生成样本。 | MODEL | `torch.nn.Module` |

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