Documentation

Class name: Fooocus_KSamplerEfficient
Category: Art Venture/Sampling
Output node: True
Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI

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。

Input types

Required

model
- 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。
- Comfy dtype: MODEL
- Python dtype: str
seed
- 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。
- Comfy dtype: INT
- Python dtype: int
steps
- 定义采样过程中的步骤数，影响生成艺术的细节和质量。
- Comfy dtype: INT
- Python dtype: int
cfg
- 配置采样过程的条件因子，影响生成的创造性和连贯性。
- Comfy dtype: FLOAT
- Python dtype: float
sampler_name
- 确定要使用的具体采样算法，影响生成艺术的纹理和细节。
- Comfy dtype: COMBO[STRING]
- Python dtype: str
scheduler
- 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。
- Comfy dtype: COMBO[STRING]
- Python dtype: str
positive
- 定义正面条件，引导艺术生成朝向期望的属性。
- Comfy dtype: CONDITIONING
- Python dtype: str
negative
- 设置负面条件，避免生成艺术中出现某些属性。
- Comfy dtype: CONDITIONING
- Python dtype: str
latent_image
- 提供初始潜在图像，供采样过程转换。
- Comfy dtype: LATENT
- Python dtype: object
denoise
- 调整应用于生成艺术的去噪水平，影响清晰度和细节。
- Comfy dtype: FLOAT
- Python dtype: float
preview_method
- 未知
- Comfy dtype: COMBO[STRING]
- Python dtype: unknown
vae_decode
- 未知
- Comfy dtype: COMBO[STRING]
- Python dtype: unknown

Optional

optional_vae
- 未知
- Comfy dtype: VAE
- Python dtype: unknown
script
- 未知
- Comfy dtype: SCRIPT
- Python dtype: unknown
sharpness
- 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。
- Comfy dtype: FLOAT
- Python dtype: float

Output types

MODEL
- Comfy dtype: MODEL
- 未知
- Python dtype: unknown
CONDITIONING+
- Comfy dtype: CONDITIONING
- 未知
- Python dtype: unknown
CONDITIONING-
- Comfy dtype: CONDITIONING
- 未知
- Python dtype: unknown
LATENT
- Comfy dtype: LATENT
- 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。
- Python dtype: object
VAE
- Comfy dtype: VAE
- 未知
- Python dtype: unknown
IMAGE
- Comfy dtype: IMAGE
- 未知
- Python dtype: unknown

Usage tips

Infra type: CPU
Common nodes: unknown

Source code

    class KSamplerEfficientWithSharpness(TSC_KSampler):
        @classmethod
        def INPUT_TYPES(cls):
            inputs = TSC_KSampler.INPUT_TYPES()
            inputs["optional"]["sharpness"] = (
                "FLOAT",
                {"default": 2.0, "min": 0.0, "max": 100.0, "step": 0.01},
            )

            return inputs

        CATEGORY = "Art Venture/Sampling"

        def sample(self, *args, sharpness=2.0, **kwargs):
            patch.sharpness = sharpness
            patch.patch_all()
            results = super().sample(*args, **kwargs)
            patch.unpatch_all()
            return results

3.7 KiB Raw Permalink Blame History

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Required

Optional

Output types

Usage tips

Source code

3.7 KiB

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