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# Documentation
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- Class name: SplitSigmas
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- Category: sampling/custom_sampling/sigmas
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
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SplitSigmas节点旨在将给定的一组sigma值根据指定的步长索引划分为两个不同的子集。此操作对于需要在特定迭代中对sigma值进行划分以进行进一步处理的自定义采样技术至关重要。节点的功能不依赖于特定方法，而是专注于概念上的数据划分，为更复杂的采样工作流程提供基础步骤。
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# Input types
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## Required
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- sigmas
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- 参数'sigmas'代表一组对采样过程至关重要的值。它之所以重要，是因为它决定了采样算法的初始条件，影响生成样本的质量和特性。该参数在节点操作中扮演核心角色，因为它是sigma值划分的主要输入。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: List[float]
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## Optional
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- step
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- 参数'step'定义了sigma值被分割的索引。它之所以重要，是因为它决定了sigma值的分割点，从而影响输出的结构。该参数是可选的，提供了在处理sigma值时的一定灵活性。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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# Output types
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- sigmas1
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- 输出'sigmas1'包含了直到指定步长的第一部分sigma值。它是节点输出的关键组成部分，因为它代表了sigma值的初始部分，可能用于特定的采样技术或进一步分析。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: List[float]
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- sigmas2
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- 输出'sigmas2'包含了指定步长之后剩余的sigma值。这个输出很重要，因为它代表了sigma序列的延续，可以在后续的采样迭代中使用，或用于其他计算目的。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: List[float]
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# Usage tips
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- Infra type: CPU
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# Source code
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class SplitSigmas:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'sigmas': ('SIGMAS',), 'step': ('INT', {'default': 0, 'min': 0, 'max': 10000})}}
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RETURN_TYPES = ('SIGMAS', 'SIGMAS')
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CATEGORY = 'sampling/custom_sampling/sigmas'
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FUNCTION = 'get_sigmas'
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def get_sigmas(self, sigmas, step):
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sigmas1 = sigmas[:step + 1]
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sigmas2 = sigmas[step:]
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return (sigmas1, sigmas2)
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