高级K采样器节点 (KSampler Advanced Node)
高级K采样器节点是 KSampler 节点的更高级版本。KSampler 节点总是向潜在空间添加噪声，然后完全去除噪声，而 KSampler 高级节点提供了额外的设置来控制这种行为。KSampler 高级节点可以通过 add_noise 设置来选择不向潜在空间添加噪声。它还可以通过 return_with_leftover_noise 设置返回部分去噪的图像。与 KSampler 节点不同，这个节点没有 denoise 设置，但这个过程是通过 start_at_step 和 end_at_step 设置来控制的。这使得例如可以将部分去噪的潜在空间交给另一个 KSampler 高级节点来完成处理。
提示
如果 `end_at_step >= steps`，KSampler 高级节点将以与 KSampler 节点具有 `denoise` 设置的相同方式去噪潜在空间：
`denoise = (steps - start_at_step) / steps`
输入
Model
用于去噪的模型
Positive
正向条件。
Negative
负向条件。
latent_image
将被去噪的潜在图像。
add_noise
是否在去噪前向潜在图像添加噪声。启用时，节点将根据给定的起始步骤注入适当的噪声。
seed
用于创建噪声的随机种子。
control_after_generate
提供在每个提示之后更改上述种子号的能力。节点可以
randomize（随机化）、increment（递增）、decrement（递减）或保持种子号fixed（固定）。
steps
计划中的步骤数量。允许采样器进行的步骤越多，结果就越准确。有关如何选择适当步骤数量的好指南，请参见 samplers 页面。
cfg
分类器自由引导（cfg）比例决定了采样器在实现提示内容方面的积极性。更高的比例强制图像更好地代表提示，但设置过高的比例会负面影响图像质量。
sampler_name
使用哪个采样器，有关可用采样器的更多详情，请参见 samplers 页面。
scheduler
使用哪种计划，有关可用计划的更多详情，请参见 samplers 页面。
start_at_step
确定在计划的哪一步开始去噪过程。
end_at_step
确定在计划的哪一步结束去噪。当此设置超过
steps时，计划将在steps结束。
return_with_leftover_noise
禁用时，KSampler 高级将尝试在最后一步完全去除潜在图像的噪声。根据此设置跳过的计划步骤数量，输出可能不准确且质量较低。
输出
LATENT
去噪后的潜在图像。