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# Documentation
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- Class name: Fooocus_KSamplerEfficient
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- Category: Art Venture/Sampling
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- Output node: True
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- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
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Fooocus_KSamplerEfficient节点通过引入锐度参数来增强艺术生成中的采样过程，从而实现对生成图像的纹理和细节水平的更精确控制。该节点在基础采样能力的基础上，提供了一种先进的、以效率为中心的艺术创作方法。
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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，这对确定艺术生成的基本风格和特征至关重要。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: str
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- seed
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- seed参数通过将随机数生成器初始化为特定状态，确保艺术生成过程的可重复性。
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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，影响生成艺术的细节和质量。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- cfg
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- 配置采样过程的条件因子，影响生成的创造性和连贯性。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- sampler_name
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- 确定要使用的具体采样算法，影响生成艺术的纹理和细节。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- scheduler
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- 指定用于控制采样过程的调度器，影响艺术生成的进展和质量。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- positive
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- 定义正面条件，引导艺术生成朝向期望的属性。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: str
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- negative
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- 设置负面条件，避免生成艺术中出现某些属性。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: str
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- latent_image
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- 提供初始潜在图像，供采样过程转换。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: object
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- denoise
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- 调整应用于生成艺术的去噪水平，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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- preview_method
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- 未知
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: unknown
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- vae_decode
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- 未知
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: unknown
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## Optional
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- optional_vae
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- 未知
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- Comfy dtype: VAE
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- Python dtype: unknown
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- script
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- 未知
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- Comfy dtype: SCRIPT
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- Python dtype: unknown
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- sharpness
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- 锐度参数允许用户调整生成艺术中的细节和纹理水平，提供了一种微调视觉输出的方法，以实现更精确的艺术控制。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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# Output types
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- MODEL
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- Comfy dtype: MODEL
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- 未知
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- Python dtype: unknown
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- CONDITIONING+
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- 未知
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- Python dtype: unknown
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- CONDITIONING-
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- 未知
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- Python dtype: unknown
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- LATENT
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- Comfy dtype: LATENT
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- 输出的潜在图像代表最终生成的艺术，包含了通过输入参数指定的视觉特征。
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- Python dtype: object
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- VAE
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- Comfy dtype: VAE
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- 未知
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- Python dtype: unknown
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- IMAGE
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- Comfy dtype: IMAGE
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- 未知
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|
- Python dtype: unknown
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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 KSamplerEfficientWithSharpness(TSC_KSampler):
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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inputs = TSC_KSampler.INPUT_TYPES()
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inputs["optional"]["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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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.patch_all()
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results = super().sample(*args, **kwargs)
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patch.unpatch_all()
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return results
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```
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