TemporalScoreRescaling - ComfyUI Built-in Node Documentation - ComfyUI

이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 언제든지 기여해 주세요! GitHub에서 편집 이 노드는 확산 모델에 시간적 점수 재조정(TSR)을 적용합니다. 노이즈 제거 과정에서 예측된 노이즈 또는 점수를 재조정하여 모델의 샘플링 동작을 수정하며, 이를 통해 생성된 출력의 다양성을 조절할 수 있습니다. 이는 사후 CFG(분류기-비지도 안내) 함수로 구현됩니다.

입력

매개변수	설명	데이터 타입	필수 여부	범위
`모델`	TSR 함수로 패치할 확산 모델입니다.	MODEL	예	-
`tsr_k`	재조정 강도를 제어합니다. k 값이 낮을수록 이미지 생성 시 더 세부적인 결과를 생성하고, 높을수록 더 부드러운 결과를 생성합니다. k = 1로 설정하면 재조정이 비활성화됩니다. (기본값: 0.95)	FLOAT	아니요	0.01 - 100.0
`tsr_sigma`	재조정이 적용되기 시작하는 시점을 제어합니다. 값이 클수록 더 일찍 적용됩니다. (기본값: 1.0)	FLOAT	아니요	0.01 - 100.0

출력

출력 이름	설명	데이터 타입
`패치된 모델`	샘플링 과정에 시간적 점수 재조정 함수가 적용되어 패치된 입력 모델입니다.	MODEL

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Source fingerprint (SHA-256): 2931b42ac93cf50e2c395bacf3128bb43dcc043ab5c8f86d7aabe4d35a44d20a