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# Documentation
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- Class name: Fooocus_KSamplerAdvanced
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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_KSamplerAdvanced节点通过引入锐化参数来增强艺术生成中的采样过程，从而更精确地控制生成作品的纹理和细节。该节点在高级采样功能的基础上，将锐化调整直接整合到采样工作流程中，以优化视觉输出。
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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，作为生成艺术作品的核心组件。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: str
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- add_noise
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- 决定是否在采样过程中添加噪声，影响生成作品的纹理和细节。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: bool
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- noise_seed
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- 设置噪声生成的种子，确保艺术作品纹理和细节的可重复性。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- steps
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- 定义采样过程中的步骤数，影响生成作品的精细程度和细节。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- cfg
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- 控制采样过程的配置，影响模型引导和生成细节之间的平衡。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- sampler_name
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- 选择特定的采样器，影响模型潜在空间的遍历方法。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- scheduler
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- 选择采样过程的调度器，决定步骤的进程。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- positive
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- 提供正面条件，引导采样朝向期望的属性。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: str
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- negative
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- 提供负面条件，引导采样远离不期望的属性。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: str
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- latent_image
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- 输入初始潜在图像作为采样过程的起点。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: str
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- start_at_step
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- 指定采样过程的起始步骤，允许中途干预。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- end_at_step
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- 定义采样过程的结束步骤，决定其完成点。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- return_with_leftover_noise
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- 控制输出是否包含剩余噪声，影响最终纹理。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: bool
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## Optional
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- sharpness
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- sharpness参数允许用户调整生成作品中的细节和纹理水平，提供了一种微调视觉输出以实现更精确艺术控制的方法。
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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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- 采样艺术作品的输出潜在表示，反映了所有输入参数的综合效果。
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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 KSamplerAdvancedWithSharpness(KSamplerAdvanced):
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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inputs = KSamplerAdvanced.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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