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# Documentation
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- Class name: PerpNeg
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- Category: _for_testing
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
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PerpNeg节点旨在通过引入负面条件方面来操纵模型的采样过程。它通过改变模型的去噪步骤来实现这一点，将负面比例因子纳入其中，这有助于将生成过程引向更多样化的结果。
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# Input types
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## Required
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- model
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- 模型参数对于PerpNeg节点至关重要，因为它代表了将要被修改的机器学习模型。节点的功能直接与所提供模型的能力相关，影响在采样期间如何应用负面条件。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: torch.nn.Module
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- empty_conditioning
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- 空条件作为模型将使用的输入条件的占位符。它在节点的操作中起着关键作用，因为它决定了在采样过程中如何应用负面比例，影响最终输出。
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- Comfy dtype: CONDITIONING
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- Python dtype: Dict[str, Any]
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## Optional
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- neg_scale
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- neg_scale参数用于控制负面条件效果的强度。它特别重要，因为它直接影响节点多样化采样结果的能力，提供了正面和负面影响之间的平衡。
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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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- PerpNeg节点的输出模型是输入模型的修改版本，现在包括了负面条件方面。然后可以使用这个修改后的模型进行采样，可能导致更多样化和创造性的结果。
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- Comfy dtype: MODEL
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- Python dtype: torch.nn.Module
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class PerpNeg:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'model': ('MODEL',), 'empty_conditioning': ('CONDITIONING',), 'neg_scale': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': 0.0, 'max': 100.0, 'step': 0.01})}}
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RETURN_TYPES = ('MODEL',)
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FUNCTION = 'patch'
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CATEGORY = '_for_testing'
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def patch(self, model, empty_conditioning, neg_scale):
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m = model.clone()
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nocond = comfy.sampler_helpers.convert_cond(empty_conditioning)
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def cfg_function(args):
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model = args['model']
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noise_pred_pos = args['cond_denoised']
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noise_pred_neg = args['uncond_denoised']
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cond_scale = args['cond_scale']
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x = args['input']
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sigma = args['sigma']
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model_options = args['model_options']
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nocond_processed = comfy.samplers.encode_model_conds(model.extra_conds, nocond, x, x.device, 'negative')
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(noise_pred_nocond,) = comfy.samplers.calc_cond_batch(model, [nocond_processed], x, sigma, model_options)
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cfg_result = x - perp_neg(x, noise_pred_pos, noise_pred_neg, noise_pred_nocond, neg_scale, cond_scale)
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return cfg_result
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m.set_model_sampler_cfg_function(cfg_function)
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return (m,)
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