입력
출력
이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! GitHub에서 편집
Source fingerprint (SHA-256):
e6f9007f66625baeee8850018784187cf45117591c443f117c593eef547ada98Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: /llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
SamplerLCM 노드는 단계별 노이즈 매개변수를 조정할 수 있는 LCM(잠재 일관성 모델) 샘플러를 제공합니다. 각 샘플링 단계에서 적용되는 노이즈를 제어하여 샘플링 과정을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 여부 | 범위 |
|---|---|---|---|---|
s_noise | 첫 번째 단계의 단계별 노이즈 승수입니다. 값이 1.0이면 모델의 훈련 노이즈 스케일과 일치합니다. (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 ~ 64.0 (단위: 0.01) |
s_noise_end | 마지막 단계의 단계별 노이즈 승수입니다. 일정한 노이즈 일정을 위해 s_noise와 동일한 값으로 설정하십시오. (기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.0 ~ 64.0 (단위: 0.01) |
noise_clip_std | 단계별 노이즈를 +/- N 표준편차 범위 내로 제한합니다. 값이 0이면 제한이 비활성화됩니다. (기본값: 0.0) | FLOAT | 예 | 0.0 ~ 10.0 (단위: 0.01) |
| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
|---|---|---|
SAMPLER | 구성된 LCM 샘플러 객체로, 샘플링 워크플로우에서 사용할 준비가 되었습니다. | SAMPLER |
이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! GitHub에서 편집
e6f9007f66625baeee8850018784187cf45117591c443f117c593eef547ada98