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# Documentation
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- Class name: TiledKSampler
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- Category: sampling
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/BlenderNeko/ComfyUI_TiledKSampler.git
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TiledKSampler节点旨在通过将任务划分为更小、更易管理的部分（称为瓦片）来促进高分辨率图像的生成。它通过应用用户定义的瓦片策略，并在多个步骤中迭代地完善图像，从而允许对采样过程进行复杂的控制，并能够整合各种条件输入来指导生成过程。
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# Input types
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## Required
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- model
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- 模型参数至关重要，因为它定义了用于生成图像样本的基础生成模型。它是决定输出类型和质量的核心组件。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: comfy.sd.Model
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- seed
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- 种子用于初始化随机数生成器，确保图像采样过程在不同运行之间可复现和一致。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- tile_width
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- 瓦片宽度决定了每个瓦片的水平维度，影响采样过程的粒度和最终图像的细节水平。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- tile_height
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- 瓦片高度决定了每个瓦片的垂直维度，直接影响生成图像的整体结构和构图。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- tiling_strategy
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- 瓦片策略参数定义了将图像划分为瓦片的方法，这可以显著改变采样过程的效率和质量。
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- Comfy dtype: COMBO
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- Python dtype: str
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- steps
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- 步骤数量参数决定了迭代细化过程，更高的值导致更详细和细腻的图像生成。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- cfg
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- 配置参数通常与模型特定设置相关，对图像采样的整体性能和输出质量起着关键作用。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- sampler_name
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- 采样器名称参数指定了要使用的采样器类型，这可以极大地影响生成图像的风格和特征。
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- Comfy dtype: COMBO
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- Python dtype: str
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- scheduler
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- 调度器参数定义了随时间调整采样过程的策略，影响图像生成的收敛性和稳定性。
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- Comfy dtype: COMBO
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- Python dtype: str
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- positive
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- 正面条件输入用于引导图像生成朝向期望的特征或特性，对塑造最终输出起着关键作用。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: List[Dict[str, Any]]
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- negative
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- 负面条件输入用于排除图像生成中的某些特征或特性，允许获得更受控和特定的结果。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: List[Dict[str, Any]]
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- latent_image
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- 潜在图像参数包含图像的初始潜在表示，通过采样过程迭代细化以生成最终图像。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: Dict[str, Any]
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- denoise
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- 去噪参数控制采样过程中应用的噪声减少水平，影响生成图像的清晰度和质量。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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# Output types
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- latent_image
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- 输出潜在图像包含采样过程后细化的潜在表示，封装了最终生成的图像及其相关的元数据。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: Dict[str, Any]
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# Usage tips
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- Infra type: GPU
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# Source code
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class TiledKSampler:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'model': ('MODEL',), 'seed': ('INT', {'default': 0, 'min': 0, 'max': 18446744073709551615}), 'tile_width': ('INT', {'default': 512, 'min': 256, 'max': MAX_RESOLUTION, 'step': 64}), 'tile_height': ('INT', {'default': 512, 'min': 256, 'max': MAX_RESOLUTION, 'step': 64}), 'tiling_strategy': (['random', 'random strict', 'padded', 'simple'],), 'steps': ('INT', {'default': 20, 'min': 1, 'max': 10000}), 'cfg': ('FLOAT', {'default': 8.0, 'min': 0.0, 'max': 100.0}), 'sampler_name': (comfy.samplers.KSampler.SAMPLERS,), 'scheduler': (comfy.samplers.KSampler.SCHEDULERS,), 'positive': ('CONDITIONING',), 'negative': ('CONDITIONING',), 'latent_image': ('LATENT',), 'denoise': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': 0.0, 'max': 1.0, 'step': 0.01})}}
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RETURN_TYPES = ('LATENT',)
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FUNCTION = 'sample'
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CATEGORY = 'sampling'
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def sample(self, model, seed, tile_width, tile_height, tiling_strategy, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, denoise):
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steps_total = int(steps / denoise)
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return sample_common(model, 'enable', seed, tile_width, tile_height, tiling_strategy, steps_total, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, steps_total - steps, steps_total, 'disable', denoise=1.0, preview=True)
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