【思考】我将按照要求进行四轮翻译流程,严格遵循Example中的格式。首先参考Example,然后进行翻译、校审和定稿。最后输出的译文将包含# Documentation、# Input types、# Output types三个部分,使用Markdown代码块呈现,不会添加任何多余内容。 【翻译】 # Documentation - Class name: KSamplerAdvanced __Inspire - Category: InspirePack/a1111_compat - Output node: False 此节点旨在增强生成模型中的采样过程,专为Inspire包量身定制。它在标准采样技术的基础上,融入了先进特性和优化,以提升生成样本的质量和效率。 # Input types ## Required - model - 指定用于采样过程的生成模型,作为采样操作围绕的核心组件。 - Comfy dtype: MODEL - Python dtype: str - add_noise - 决定是否在采样过程中添加噪声,以增强生成样本的多样性和质量。 - Comfy dtype: BOOLEAN - Python dtype: bool - noise_seed - 设置噪声生成的种子,确保生成样本的可重复性和一致性。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - steps - 定义采样过程中要执行的步骤数,影响输出的细节和质量。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - cfg - 指定无条件引导尺度,影响采样过程的方向和强度。 - Comfy dtype: FLOAT - Python dtype: float - sampler_name - 确定要使用的具体采样器算法,允许自定义采样技术。 - Comfy dtype: COMBO[STRING] - Python dtype: str - scheduler - 选择控制采样过程的调度器,进一步定制生成过程。 - Comfy dtype: COMBO[STRING] - Python dtype: str - positive - 提供正面条件引导,以指导采样朝向期望的属性或内容。 - Comfy dtype: CONDITIONING - Python dtype: str - negative - 提供负面条件引导,以引导采样远离不期望的属性或内容。 - Comfy dtype: CONDITIONING - Python dtype: str - latent_image - 输入一个潜在图像表示,用于在采样过程中使用或修改。 - Comfy dtype: LATENT - Python dtype: str - start_at_step - 指定采样过程的起始步骤,允许进行中途干预或调整。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - end_at_step - 定义采样过程的结束步骤,设置生成的边界。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - noise_mode - 确定噪声生成的计算平台(GPU或CPU),影响性能和效率。 - Comfy dtype: COMBO[STRING] - Python dtype: str - return_with_leftover_noise - 指示是否返回带有剩余噪声的样本,提供对输出最终外观的额外控制。 - Comfy dtype: BOOLEAN - Python dtype: bool - batch_seed_mode - 指定批次间种子生成的模式,影响生成样本的多样性。 - Comfy dtype: COMBO[STRING] - Python dtype: str - variation_seed - 设置引入变化的种子,实现输出的可控多样性。 - Comfy dtype: INT - Python dtype: int - variation_strength - 决定引入变化的强度,允许对输出多样性进行微调。 - Comfy dtype: FLOAT - Python dtype: float ## Optional - noise_opt - 提供噪声自定义选项,为采样过程提供进一步控制。 - Comfy dtype: NOISE - Python dtype: str # Output types - latent - 输出生成样本的潜在表示,封装了高级采样过程的结果。 - Comfy dtype: LATENT - Python dtype: str ## Usage tips - Infra type: `GPU` - Common nodes: unknown ## Source code ```python class KSamplerAdvanced_inspire: @classmethod def INPUT_TYPES(s): return {"required": {"model": ("MODEL",), "add_noise": ("BOOLEAN", {"default": True, "label_on": "enable", "label_off": "disable"}), "noise_seed": ("INT", {"default": 0, "min": 0, "max": 0xffffffffffffffff}), "steps": ("INT", {"default": 20, "min": 1, "max": 10000}), "cfg": ("FLOAT", {"default": 8.0, "min": 0.0, "max": 100.0, "step":0.5, "round": 0.01}), "sampler_name": (comfy.samplers.KSampler.SAMPLERS, ), "scheduler": (common.SCHEDULERS, ), "positive": ("CONDITIONING", ), "negative": ("CONDITIONING", ), "latent_image": ("LATENT", ), "start_at_step": ("INT", {"default": 0, "min": 0, "max": 10000}), "end_at_step": ("INT", {"default": 10000, "min": 0, "max": 10000}), "noise_mode": (["GPU(=A1111)", "CPU"],), "return_with_leftover_noise": ("BOOLEAN", {"default": False, "label_on": "enable", "label_off": "disable"}), "batch_seed_mode": (["incremental", "comfy", "variation str inc:0.01", "variation str inc:0.05"],), "variation_seed": ("INT", {"default": 0, "min": 0, "max": 0xffffffffffffffff}), "variation_strength": ("FLOAT", {"default": 0.0, "min": 0.0, "max": 1.0, "step": 0.01}), }, "optional": { "noise_opt": ("NOISE",), } } RETURN_TYPES = ("LATENT",) FUNCTION = "sample" CATEGORY = "InspirePack/a1111_compat" def sample(self, model, add_noise, noise_seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, start_at_step, end_at_step, noise_mode, return_with_leftover_noise, denoise=1.0, batch_seed_mode="comfy", variation_seed=None, variation_strength=None, noise_opt=None): force_full_denoise = True if return_with_leftover_noise: force_full_denoise = False disable_noise = False if not add_noise: disable_noise = True return common_ksampler(model, noise_seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, denoise=denoise, disable_noise=disable_noise, start_step=start_at_step, last_step=end_at_step, force_full_denoise=force_full_denoise, noise_mode=noise_mode, incremental_seed_mode=batch_seed_mode, variation_seed=variation_seed, variation_strength=variation_strength, noise=noise_opt) ```