CavinHuang-comfyui-nodes-docs/docs/ttN pipeKSamplerAdvanced.md

Documentation

• Class name: ttN pipeKSamplerAdvanced
• Category: ttN/legacy
• Output node: True

ttN pipeKSamplerAdvanced节点旨在通过引入先进技术和参数来增强采样管道中的采样过程。它的目标是提供对生成过程更多的控制和灵活性，允许使用能够适应各种需求和场景的自定义采样策略。

Input types

Required

• pipe
  • 未知
  • Comfy dtype: PIPE_LINE
  • Python dtype: unknown
• lora_name
  • 定义要使用的LoRA（低秩适应）模型名称，通过应用特定的模型适应来增强采样过程。
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: str
• lora_model_strength
  • 指定LoRA适应对模型调整的强度。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: float
• lora_clip_strength
  • 决定通过LoRA适应应用的clip调整的强度。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: float
• upscale_method
  • 指示采样过程中用于图像放大的方法，影响图像质量和分辨率。
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: str
• factor
  • 定义图像放大的倍数，直接影响输出图像大小。
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: float
• crop
  • 指定是否以及如何裁剪输出图像，影响最终图像构图。
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: str
• sampler_state
  • 未知
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: unknown
• add_noise
  • 指示是否在采样过程中添加噪声，影响生成图像的纹理和细节。
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: str
• steps
  • 未知
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: unknown
• cfg
  • 未知
  • Comfy dtype: FLOAT
  • Python dtype: unknown
• sampler_name
  • 未知
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: unknown
• scheduler
  • 未知
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: unknown
• start_at_step
  • 定义采样过程的起始步骤，允许控制生成的初始状态。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: int
• end_at_step
  • 设置采样过程的结束步骤，决定生成何时结束。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: int
• return_with_leftover_noise
  • 指定输出是否包含剩余噪声，影响最终图像的纹理和细节。
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: str
• image_output
  • 指示生成图像的格式或目的地，影响输出的保存方式和位置。
  • Comfy dtype: COMBO[STRING]
  • Python dtype: str
• save_prefix
  • 定义保存文件名的前缀，以一致的方式组织输出。
  • Comfy dtype: STRING
  • Python dtype: str

Optional

• noise_seed
  • 设置噪声生成的种子，确保采样过程的可重现性。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: int
• optional_model
  • 允许指定用于采样的替代模型，提供模型使用的灵活性。
  • Comfy dtype: MODEL
  • Python dtype: str
• optional_positive
  • 允许包含额外的正面条件，细化生成朝向期望的属性。
  • Comfy dtype: CONDITIONING
  • Python dtype: str
• optional_negative
  • 允许添加负面条件，引导生成远离某些属性。
  • Comfy dtype: CONDITIONING
  • Python dtype: str
• optional_latent
  • 提供选项包含特定的潜在空间配置，影响生成的起点。
  • Comfy dtype: LATENT
  • Python dtype: str
• optional_vae
  • 允许使用替代VAE模型，影响编码和解码过程。
  • Comfy dtype: VAE
  • Python dtype: str
• optional_clip
  • 允许指定替代CLIP模型，影响文本和图像特征之间的对齐。
  • Comfy dtype: CLIP
  • Python dtype: str
• xyPlot
  • 指定XY数据绘图的配置，可能用于可视化采样过程的各个方面。
  • Comfy dtype: XYPLOT
  • Python dtype: str

Output types

• pipe
  • 应用高级采样技术后修改的管道配置。
  • Comfy dtype: PIPE_LINE
  • Python dtype: object
• model
  • 在高级采样过程中使用或修改的模型。
  • Comfy dtype: MODEL
  • Python dtype: str
• positive
  • 采样过程中应用或生成的正面条件因素。
  • Comfy dtype: CONDITIONING
  • Python dtype: str
• negative
  • 采样过程中应用或生成的负面条件因素。
  • Comfy dtype: CONDITIONING
  • Python dtype: str
• latent
  • 采样过程产生的潜在空间配置。
  • Comfy dtype: LATENT
  • Python dtype: str
• vae
  • 采样过程中使用或修改的VAE模型。
  • Comfy dtype: VAE
  • Python dtype: str
• clip
  • 采样过程中使用或修改的CLIP模型。
  • Comfy dtype: CLIP
  • Python dtype: str
• image
  • 高级采样过程生成的最终图像输出。
  • Comfy dtype: IMAGE
  • Python dtype: str
• seed
  • 采样过程中使用的种子，影响可重现性。
  • Comfy dtype: INT
  • Python dtype: int

Usage tips

• Infra type: GPU
• Common nodes: unknown

Source code

class ttN_pipeKSamplerAdvanced:
    version = '1.0.5'
    upscale_methods = ["None", "nearest-exact", "bilinear", "area", "bicubic", "lanczos", "bislerp"]
    crop_methods = ["disabled", "center"]

    def __init__(self):
        pass

    @classmethod
    def INPUT_TYPES(cls):
        return {"required":
                {"pipe": ("PIPE_LINE",),

                "lora_name": (["None"] + folder_paths.get_filename_list("loras"),),
                "lora_model_strength": ("FLOAT", {"default": 1.0, "min": -10.0, "max": 10.0, "step": 0.01}),
                "lora_clip_strength": ("FLOAT", {"default": 1.0, "min": -10.0, "max": 10.0, "step": 0.01}),

                "upscale_method": (cls.upscale_methods,),
                "factor": ("FLOAT", {"default": 2, "min": 0.0, "max": 10.0, "step": 0.25}),
                "crop": (cls.crop_methods,),
                "sampler_state": (["Sample", "Hold"], ),

                "add_noise": (["enable", "disable"], ),

                "steps": ("INT", {"default": 20, "min": 1, "max": 10000}),
                "cfg": ("FLOAT", {"default": 8.0, "min": 0.0, "max": 100.0}),
                "sampler_name": (comfy.samplers.KSampler.SAMPLERS,),
                "scheduler": (comfy.samplers.KSampler.SCHEDULERS,),

                "start_at_step": ("INT", {"default": 0, "min": 0, "max": 10000}),
                "end_at_step": ("INT", {"default": 10000, "min": 0, "max": 10000}),
                "return_with_leftover_noise": (["disable", "enable"], ),

                "image_output": (["Hide", "Preview", "Save", "Hide/Save"],),
                "save_prefix": ("STRING", {"default": "ComfyUI"})
                },
                "optional": 
                {"noise_seed": ("INT", {"default": 0, "min": 0, "max": 0xffffffffffffffff}),
                 "optional_model": ("MODEL",),
                 "optional_positive": ("CONDITIONING",),
                 "optional_negative": ("CONDITIONING",),
                 "optional_latent": ("LATENT",),
                 "optional_vae": ("VAE",),
                 "optional_clip": ("CLIP",),
                 "xyPlot": ("XYPLOT",),
                },
                "hidden":
                {"prompt": "PROMPT", "extra_pnginfo": "EXTRA_PNGINFO", "my_unique_id": "UNIQUE_ID",
                 "embeddingsList": (folder_paths.get_filename_list("embeddings"),),
                 "ttNnodeVersion": ttN_pipeKSamplerAdvanced.version},
        }

    RETURN_TYPES = ("PIPE_LINE", "MODEL", "CONDITIONING", "CONDITIONING", "LATENT", "VAE", "CLIP", "IMAGE", "INT",)
    RETURN_NAMES = ("pipe", "model", "positive", "negative", "latent","vae", "clip", "image", "seed", )
    OUTPUT_NODE = True
    FUNCTION = "sample"
    CATEGORY = "ttN/legacy"

    def sample(self, pipe,
               lora_name, lora_model_strength, lora_clip_strength,
               sampler_state, add_noise, steps, cfg, sampler_name, scheduler, image_output, save_prefix, denoise=1.0, 
               noise_seed=None, optional_model=None, optional_positive=None, optional_negative=None, optional_latent=None, optional_vae=None, optional_clip=None, xyPlot=None, upscale_method=None, factor=None, crop=None, prompt=None, extra_pnginfo=None, my_unique_id=None, start_at_step=None, end_at_step=None, return_with_leftover_noise=False):
        
        force_full_denoise = True
        if return_with_leftover_noise == "enable":
            force_full_denoise = False

        disable_noise = False
        if add_noise == "disable":
            disable_noise = True
            
        out = ttN_TSC_pipeKSampler.sample(self, pipe, lora_name, lora_model_strength, lora_clip_strength, sampler_state, steps, cfg, sampler_name, scheduler, image_output, save_prefix, denoise, 
               optional_model, optional_positive, optional_negative, optional_latent, optional_vae, optional_clip, noise_seed, xyPlot, upscale_method, factor, crop, prompt, extra_pnginfo, my_unique_id, start_at_step, end_at_step, force_full_denoise, disable_noise)

        return out