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| # 采样器工具 | |
| ## ScheduleSamplerCustomTurbo | |
| ScheduleSamplerCustomTurbo是一个自定义的涡轮采样器,支持多次降噪过程。 | |
| ### 参数 | |
| - `model`: 用于去噪的模型 | |
| - `add_noise`: 是否添加噪声 (布尔值) | |
| - `noise_seed`: 噪声种子 (整数) | |
| - `cfg`: Classifier-Free Guidance比例 (浮点数) | |
| - `positive`: 正面提示词条件 | |
| - `negative`: 负面提示词条件 | |
| - `sampler_name`: 采样器名称 | |
| - `steps`: 采样步数 (整数,1-10) | |
| - `denoise_schedule`: 降噪计划 (字符串,例如 "0.5,0.25") | |
| - `latent_image`: 潜在图像 | |
| ### 输出 | |
| - `output`: 采样后的潜在图像 | |
| - `denoised_output`: 去噪后的潜在图像 | |
| ## ScheduleSamplerCustomAYS | |
| ScheduleSamplerCustomAYS是一个自定义的AYS采样器,支持多次降噪和不同的模型类型。 | |
| ### 参数 | |
| - `model`: 用于去噪的模型 | |
| - `add_noise`: 是否添加噪声 (布尔值) | |
| - `noise_seed`: 噪声种子 (整数) | |
| - `cfg`: Classifier-Free Guidance比例 (浮点数) | |
| - `positive`: 正面提示词条件 | |
| - `negative`: 负面提示词条件 | |
| - `sampler_name`: 采样器名称 | |
| - `model_type`: 模型类型 (SD1, SDXL, 或 SVD) | |
| - `steps`: 采样步数 (整数,10-10000) | |
| - `denoise_schedule`: 降噪计划 (字符串,例如 "0.5,0.25") | |
| - `latent_image`: 潜在图像 | |
| ### 输出 | |
| - `output`: 采样后的潜在图像 | |
| - `denoised_output`: 去噪后的潜在图像 | |
| ## ScheduleSampler | |
| ScheduleSampler是一个通用的调度采样器,支持多次降噪过程。 | |
| ### 参数 | |
| - `model`: 用于去噪的模型 | |
| - `seed`: 随机种子 (整数) | |
| - `steps`: 采样步数 (整数,1-10000) | |
| - `cfg`: Classifier-Free Guidance比例 (浮点数) | |
| - `sampler_name`: 采样器名称 | |
| - `scheduler`: 调度器名称 | |
| - `positive`: 正面提示词条件 | |
| - `negative`: 负面提示词条件 | |
| - `latent_image`: 潜在图像 | |
| - `denoise_schedule`: 降噪计划 (字符串,例如 "0.5,0.25") | |
| ### 输出 | |
| - `latent`: 采样后的潜在图像 | |
| ## 使用说明 | |
| 这些采样器节点允许您对生成过程进行更精细的控制。通过调整降噪计划,您可以在单次采样过程中实现多次降噪,potentially提高生成图像的质量或实现特殊效果。 | |
| 例如,使用 "0.5,0.25" 作为降噪计划意味着首先对图像进行50%的降噪,然后再进行25%的降噪。这种方法可能有助于在保持某些细节的同时改善整体图像质量。 | |
| 请根据您的具体需求和实验结果来调整这些参数. | |