# Documentation - Class name: Fooocus_KSampler - Category: Art Venture/Sampling - Output node: False - Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI Fooocus_KSampler节点通过引入可调节的锐度参数来增强艺术生成中的采样过程,在传统KSampler功能的基础上进行了改进。这使得用户能够更精确地控制生成图像的锐度,从而满足艺术创作的特定需求。 # Input types ## Required - model - 指定用于采样过程的模型,作为生成图像的基础。 - Comfy dtype: MODEL - Python dtype: str - seed - 决定采样过程中随机性的初始种子,确保结果的可重现性。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - steps - 定义采样过程中要执行的步骤数,影响生成图像的细节和质量。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - cfg - 控制无条件引导尺度,影响对指定条件的遵守程度。 - Comfy dtype: FLOAT - Python dtype: float - sampler_name - 选择要使用的特定采样器算法,影响采样行为和输出质量。 - Comfy dtype: COMBO[STRING] - Python dtype: str - scheduler - 选择用于控制采样过程的调度器,影响图像生成的进程。 - Comfy dtype: COMBO[STRING] - Python dtype: str - positive - 设置正面条件引导,以引导采样朝向所需属性。 - Comfy dtype: CONDITIONING - Python dtype: str - negative - 应用负面条件引导,以引导采样远离不需要的属性。 - Comfy dtype: CONDITIONING - Python dtype: str - latent_image - 提供一个初始潜在图像,通过采样过程进行细化或改变。 - Comfy dtype: LATENT - Python dtype: str - denoise - 调整应用于生成图像的去噪级别,影响清晰度和细节。 - Comfy dtype: FLOAT - Python dtype: float ## Optional - sharpness - 锐度参数允许用户调整生成图像的锐度水平,提供了根据艺术偏好微调视觉输出的方法。 - Comfy dtype: FLOAT - Python dtype: float # Output types - latent - 生成图像的输出潜在表示,可用于进一步处理或转换为可视格式。 - Comfy dtype: LATENT - Python dtype: str ## Usage tips - Infra type: `CPU` - Common nodes: unknown ## Source code ```python class KSamplerWithSharpness(KSampler): @classmethod def INPUT_TYPES(cls): inputs = KSampler.INPUT_TYPES() inputs["optional"] = { "sharpness": ( "FLOAT", {"default": 2.0, "min": 0.0, "max": 100.0, "step": 0.01}, ) } return inputs CATEGORY = "Art Venture/Sampling" def sample(self, *args, sharpness=2.0, **kwargs): patch.sharpness = sharpness patch_all() results = super().sample(*args, **kwargs) unpatch_all() return results ```