Kサンプラー
Kサンプラーは、提供されたモデル、ポジティブおよびネガティブな条件を使用して、与えられた潜在画像の新しいバージョンを生成します。まず、指定されたseedとdenoise強度に基づいて潜在画像にノイズを追加し、潜在画像を部分的に消去します。その後、指定されたModelとpositive、negative条件をガイドとして使用し、このノイズを除去し、画像がノイズで消去された部分に新しい詳細を「夢見る」ように生成します。
入力
Model
ノイズ除去に使用するモデル。
Positive
ポジティブな条件。
Negative
ネガティブな条件。
latent_image
ノイズ除去される潜在画像。
seed
ノイズ生成に使用するランダムシード。
control_after_generate
各プロンプトの後に上記のシード番号を変更する機能を提供します。ノードはシード番号を
randomize（ランダム化）、increment（増加）、decrement（減少）、またはfixed（固定）に保つことができます。
steps
ノイズ除去プロセスで使用されるステップ数。サンプラーに許可されるステップが多いほど、結果はより正確になります。適切なステップ数の選び方については、samplersページを参照してください。
cfg
分類器自由誘導（cfg）スケールは、サンプラーがプロンプトの内容を実現しようとする積極性を決定します。高いスケールはプロンプトをより良く表現する画像を強制しますが、スケールを高すぎに設定すると画質に悪影響を与える可能性があります。
sampler_name
使用するサンプラー。利用可能なサンプラーの詳細については、samplersページを参照してください。
scheduler
使用するスケジューラ。利用可能なスケジューラの詳細については、samplersページを参照してください。
denoise
潜在画像の情報をノイズでどの程度消去するか。
出力
LATENT
ノイズ除去後の潜在画像。
例
Kサンプラーはあらゆるワークフローの中心であり、テキストから画像、画像から画像への生成タスクを実行するために使用できます。以下の例は、画像から画像へのタスクでKサンプラーを使用する方法を示しており、モデル、ポジティブおよびネガティブな埋め込み、そして潜在画像を接続しています。1.0未満のノイズ除去値を使用していることに注意してください。これにより、ノイズ追加時に元の画像の一部が保持され、類似の画像を生成するようにノイズ除去プロセスを導きます。
