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# Documentation
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- Class name: SamplerDPMAdaptative
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- Category: sampling/custom_sampling/samplers
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- Output node: False
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- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
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SamplerDPMAdaptative节点旨在通过自适应采样过程生成高质量的样本。它利用k-diffusion库的能力，提供了一个灵活高效的采样机制，可以针对不同的用例进行微调。
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# Input types
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## Required
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- order
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- “order”参数对于确定采样所使用的数值方法的阶数至关重要。它直接影响采样过程的准确性和稳定性。
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- Comfy dtype: INT
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- Python dtype: int
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- rtol
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- “rtol”参数设置采样算法的相对容忍度，这对于控制采样过程的精度至关重要。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- atol
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- “atol”参数定义了采样过程的绝对容忍度水平，确保生成的样本达到一定的质量标准。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- h_init
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- “h_init”参数初始化采样算法的步长，对采样操作的效率和性能起着关键作用。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- pcoeff
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- “pcoeff”参数影响自适应采样过程的预测部分，影响生成样本的整体质量和收敛性。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- icoeff
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- “icoeff”参数控制自适应采样中的积分部分，这对于保持采样结果的完整性至关重要。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- dcoeff
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- “dcoeff”参数调整自适应采样过程中的阻尼因子，确保生成样本的稳定性和平滑性。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- accept_safety
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- “accept_safety”参数定义了自适应采样过程中接受新样本的安全阈值，这对采样结果的可靠性很重要。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- eta
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- “eta”参数是自适应采样过程中的一个关键因素，影响关于接受新样本的决策。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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- s_noise
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- “s_noise”参数设置采样过程中引入的噪声水平，这可以影响生成样本的多样性和随机性。
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- Comfy dtype: FLOAT
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- Python dtype: float
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# Output types
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- SAMPLER
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- 输出的SAMPLER是配置好的采样算法实例，准备根据提供的参数用于生成样本。
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- Comfy dtype: SAMPLER
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- Python dtype: KSAMPLER
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# Usage tips
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- Infra type: GPU
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# Source code
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class SamplerDPMAdaptative:
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(s):
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return {'required': {'order': ('INT', {'default': 3, 'min': 2, 'max': 3}), 'rtol': ('FLOAT', {'default': 0.05, 'min': 0.0, 'max': 100.0, 'step': 0.01, 'round': False}), 'atol': ('FLOAT', {'default': 0.0078, 'min': 0.0, 'max': 100.0, 'step': 0.01, 'round': False}), 'h_init': ('FLOAT', {'default': 0.05, 'min': 0.0, 'max': 100.0, 'step': 0.01, 'round': False}), 'pcoeff': ('FLOAT', {'default': 0.0, 'min': 0.0, 'max': 100.0, 'step': 0.01, 'round': False}), 'icoeff': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': 0.0, 'max': 100.0, 'step': 0.01, 'round': False}), 'dcoeff': ('FLOAT', {'default': 0.0, 'min': 0.0, 'max': 100.0, 'step': 0.01, 'round': False}), 'accept_safety': ('FLOAT', {'default': 0.81, 'min': 0.0, 'max': 100.0, 'step': 0.01, 'round': False}), 'eta': ('FLOAT', {'default': 0.0, 'min': 0.0, 'max': 100.0, 'step': 0.01, 'round': False}), 's_noise': ('FLOAT', {'default': 1.0, 'min': 0.0, 'max': 100.0, 'step': 0.01, 'round': False})}}
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RETURN_TYPES = ('SAMPLER',)
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CATEGORY = 'sampling/custom_sampling/samplers'
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FUNCTION = 'get_sampler'
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def get_sampler(self, order, rtol, atol, h_init, pcoeff, icoeff, dcoeff, accept_safety, eta, s_noise):
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sampler = comfy.samplers.ksampler('dpm_adaptive', {'order': order, 'rtol': rtol, 'atol': atol, 'h_init': h_init, 'pcoeff': pcoeff, 'icoeff': icoeff, 'dcoeff': dcoeff, 'accept_safety': accept_safety, 'eta': eta, 's_noise': s_noise})
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return (sampler,)
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``` |