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# Documentation
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- Class name: `Fooocus_KSamplerEfficientAdvanced`
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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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该节点是一个高级采样器，专为艺术创作中的高效采样而设计。它在基础KSampler的功能上增加了锐度参数，旨在提升采样输出的精确度和细节，从而在生成的艺术作品中实现更高的精细度。
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# Input types
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## Required
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- model
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- 指定用于采样的模型，是生成艺术的基础。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: str
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- seed
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- 决定采样的随机种子，确保结果的可重复性。
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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，影响输出的细节和质量。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- cfg
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- 控制条件因子，影响生成艺术的引导和连贯性。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- sampler_name
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- 选择特定的采样算法，影响生成艺术的纹理和特征。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- scheduler
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- 选择控制采样过程的调度器，影响输出的进程和变化。
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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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- 设置负面条件，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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- 提供初始潜在图像作为采样的起点，为进一步修改提供基础。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: str
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- denoise
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- 调整应用于采样输出的降噪水平，提升清晰度和锐度。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- preview_method
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- 指定预览采样结果的方法，增强用户评估和调整过程的能力。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: str
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- vae_decode
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- 决定是否使用VAE模型解码潜在表示，影响最终图像质量。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: bool
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## Optional
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- optional_vae
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- 可选择指定用于解码的VAE模型，提供模型选择的灵活性。
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- Comfy dtype: VAE
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- Python dtype: str
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- script
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- 允许在采样过程中执行自定义脚本，提供扩展的定制和控制能力。
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- Comfy dtype: SCRIPT
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- Python dtype: str
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- sharpness
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- 锐度参数允许微调采样输出的锐度水平，增强生成艺术中的细节和清晰度。它在实现艺术品所需的细节和纹理水平方面起着关键作用。
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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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- 用于采样过程的模型，封装了计算框架。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: str
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- CONDITIONING+
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- 采样过程中应用的正面条件，引导生成朝向所需属性。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: str
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- CONDITIONING-
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- 采样过程中应用的负面条件，引导生成远离不需要的属性。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: str
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- LATENT
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- 采样艺术的最终潜在表示，封装了视觉内容和风格。
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- Comfy dtype: LATENT
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- Python dtype: str
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- VAE
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- 用于解码潜在表示的VAE模型（如果适用），影响最终图像质量。
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- Comfy dtype: VAE
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- Python dtype: str
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- IMAGE
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- 采样过程的最终图像输出，代表生成的艺术作品。
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- Comfy dtype: IMAGE
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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 KSamplerEfficientAdvancedWithSharpness(TSC_KSamplerAdvanced):
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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 sampleadv(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().sampleadv(*args, **kwargs)
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patch.unpatch_all()
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return results
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```
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