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# Documentation
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- Class name: Fooocus_KSampler
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- Category: Art Venture/Sampling
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
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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。
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# Input types
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## Required
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- model
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- 指定用于采样过程的模型，作为生成图像的基础。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: str
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- seed
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- 决定采样过程中随机性的初始种子，确保结果的可重现性。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- steps
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- 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。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- cfg
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- 控制无条件引导尺度，影响对指定条件的遵守程度。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- sampler_name
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- 选择要使用的特定采样器算法，影响采样行为和输出质量。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- scheduler
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- 选择用于控制采样过程的调度器，影响图像生成的进程。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- positive
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- 设置正面条件引导，以引导采样朝向所需属性。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: str
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- negative
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- 应用负面条件引导，以引导采样远离不需要的属性。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: str
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- latent_image
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- 提供一个初始潜在图像，通过采样过程进行细化或改变。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: str
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- denoise
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- 调整应用于生成图像的去噪级别，影响清晰度和细节。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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## Optional
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- sharpness
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- 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。
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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
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- 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。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: str
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## Usage tips
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- Infra type: `CPU`
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- Common nodes: unknown
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## Source code
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```python
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class KSamplerWithSharpness(KSampler):
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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inputs = KSampler.INPUT_TYPES()
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inputs["optional"] = {
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"sharpness": (
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"FLOAT",
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{"default": 2.0, "min": 0.0, "max": 100.0, "step": 0.01},
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)
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}
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return inputs
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CATEGORY = "Art Venture/Sampling"
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def sample(self, *args, sharpness=2.0, **kwargs):
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patch.sharpness = sharpness
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patch_all()
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results = super().sample(*args, **kwargs)
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unpatch_all()
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return results
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```
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