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<img src="../img/title.jpg" style="max-width:100%">
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<a href="../en/index.md">English</a> | <a href="../ja/index.md">日本語</a> | <a href="../zh/index.md">繁体中文</a>
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- <a href="index.md">Top</a>
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- <a href="node.md">Node</a> / <a href="node_image.md">Image Node</a> / <a href="node_text.md">Text Node</a> / <a href="node_xy.md">XYPlot Node</a> / <a href="node_float.md">Float Palet</a>
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- <a href="workflow.md">Workflow</a>
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<h1>
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Node
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</h1>
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## :tomato: Sampler Nodes
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### D2 KSampler / D2 KSampler(Advanced)
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<figure>
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<img src="../img/ksampler_2.png">
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</figure>
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- プロンプトを STRING で入力できる KSampler
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#### Input
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- `cnet_stack`
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- `D2 Controlnet Loader` 接続用
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- `model` / `clip` / `vae` / ..etc
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- 標準の KSampler と同じ
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- `negative` / `positive`
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- STRING 形式のプロンプト
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#### Output
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- `IMAGE`
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- 画像出力
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- `positive` / `negative`
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- Input のパススルー
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### D2 Pipe
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<figure>
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<img src="../img/pipe.png">
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</figure>
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- `d2_pipe` の内容を変更・取り出すためのノード
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- `d2_pipe` は D2 XY Plot Easy、D2 KSampler、D2 Send Eagle などでパラメーターをまとめて渡すためのもの
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## :tomato: Loader Node
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### D2 Checkpoint Loader
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<img src="../img/checkpoint_loader_2.png">
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- モデルファイルのフルパスを出力する Checkpoint Loader
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- ファイル名に「vpred」が入っていたら自動的に v_prediction 設定を適用することが可能
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#### Input
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- `ckpt_name`
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- チェックポイント名
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- `auto_vpred`
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- `true`: ファイル名に「vpred」が入っていたら自動的に v_prediction 設定を適用する
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- `sampling` / `zsnr`
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- ModelSamplingDiscrete と同じ設定（詳しくは知りません）
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- `multiplier`
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- RescaleCFG と同じ設定（詳しくは知りません）
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#### Output
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- `model` / `clip` / `vae`
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- 従来の CheckpointLoader と同じ。
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- `ckpt_name` / `ckpt_hash` / `ckpt_fullpath`
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- Checkpoint 名、ハッシュ、フルパス。
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---
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### D2 Controlnet Loader
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<figure>
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<img src="../img/controlnet.png">
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</figure>
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- `D2 KSampler` に接続してシンプルなワークフローが作れる Controlnet Loader
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#### Input
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- `cnet_stack`
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- `D2 Controlnet Loader` 接続用
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#### Output
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- `cnet_stack`
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- `D2 KSampler` または `D2 Controlnet Loader` 接続用
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---
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### D2 Load Lora
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<figure>
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<img src="../img/loadlora.png?2">
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</figure>
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- テキストでLoraを指定できるLoraローダー
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- model_weight / clip_weight も指定可能
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<figure>
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<img src="../img/loadlora_a1111.png">
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</figure>
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- StableDiffusion webui A1111 と同じ書式を使うモード（a1111）と、LoRA名を並べるだけのモード（simple）がある
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- 具体的な使い方は<a href="workflow.md">サンプルワークフロー</a>を参照
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#### Input
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- `mode`
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- `a1111`: StableDiffusion webui A1111と同じ書式が使用可能なモード
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- `simple`: LoRA名を並べるだけのシンプルなモード。このモードでは output の `STRING` は使わない
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#### モードによる書式の違い
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**mode: a1111**
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`<lora:〜>` と表記する。
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```
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<lora:lora_name:1>
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```
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**mode: simple**
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|
前後の装飾は不要
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```
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|
lora_name:1
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|
```
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#### Weight指定方法
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`{lora_name}:{model_weight}:{clip_weight}` という書式で記述する。
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```
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foo:0.8:1
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```
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clip_weight が指定されていない場合は model_weight と同じ値が適用される。
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下記は同じ意味になる。
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```
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foo:0.8
|
|
foo:0.8:0.8
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|
```
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weight が指定されていない場合は「1」が適用される
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|
下記は同じ意味になる。
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```
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|
foo
|
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foo:1:1
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|
```
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#### simpleモードで複数のLoRAを指定する方法
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改行で区切る
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```
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foo:0.5
|
|
bar
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```
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1行に2種類記述するときは「,」で区切る
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```
|
|
foo:0.5,bar
|
|
```
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|
#### コメントアウト
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|
「//」または「#」で開始する行は無視されます。
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```
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|
//foo:0.5
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|
#bar
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|
```
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---
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## :tomato: Size Node
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### D2 Get Image Size
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<figure>
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<img src="../img/get_image_size.png">
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</figure>
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- サイズの出力と表示を両方行う
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---
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### D2 Size Selector
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<figure>
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<img src="../img/sizeselector_2.png">
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|
</figure>
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- 画像サイズをプリセットから選択できるノード
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|
- 画像からサイズを取得することも可能
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|
- 数値の丸め方を `Ceil / Float / None` から選択可能
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#### Input
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- `images`
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- 画像からサイズを取得する時に使用
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|
- `preset` を `custom` にする必要がある
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- `preset`
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|
- サイズのプリセット
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- この下の `width` `height` や `images` のサイズを使う時は `custom` にする必要がある
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|
- プリセットを変更したい時は `/custom_nodes/D2-nodes-ComfyUI/config/sizeselector_config.yaml` を編集
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- `width` / `height`
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|
- 縦横サイズ
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|
- `preset` を `custom` にする必要がある
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- `swap_dimensions`
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|
- width / height を入れ替える
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- `upscale_factor`
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- 他のリサイズ系ノードに渡す数値。このノードでは何もしない
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- `prescale_factor`
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|
- この倍率でリサイズしてから width / height を出力する
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- `round_method`
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|
- `Round` : 四捨五入する
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- `Floor` : 切り落とす
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|
- `None` : 何もしない
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- `batch_size`
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|
- empty_latent にセットする batch size
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#### Output
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- `width / height`
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|
- 入力された `width`、`height` に `prescale_factor` を乗算する
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- `upscale_factor` / `prescale_factor`
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|
- Input されたものをパススルーする
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|
- `batch_size`
|
|
- Input されたものをパススルーする
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- `empty_latent`
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|
- 指定されたサイズ、batch size で作成した latent を出力
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---
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### D2 Image Resize
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<figure>
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<img src="../img/image_resize.png">
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|
</figure>
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- 画像の単純なリサイズ
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- 小数点３位まで指定可能
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|
- 四捨五入、切り捨て、切り上げが選択できる
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- アップスケールモデルを使ったアップスケールが可能
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- Latent出力も可能（VAEが必要）
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### D2 Resize Calculator
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<figure>
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<img src="../img/resize_calc.png">
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</figure>
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|
- 四捨五入、切り捨て、切り上げが選択できる
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---
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## :tomato: Refiner Node
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### D2 Refiner Steps
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<figure>
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<img src="../img/refiner_steps.png">
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</figure>
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- Refiner 用の steps を出力するノード
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#### Input
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- `steps`
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- 総 step 数
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- `start`
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|
- 最初の KSampler の開始する steps
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- `end`
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|
- 最初の KSampler の終了する steps
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|
#### Output
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|
- `steps` / `start` / `end`
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|
- Input のパススルー
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- `refiner_start`
|
|
- 2 つめの KSampler の開始する steps
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---
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### D2 Refiner Steps A1111
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<figure>
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<img src="../img/refiner_a1111.png">
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</figure>
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- img2img で Refiner するために denoise も指定できるノード
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#### Input
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- `steps`
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- 総 step 数
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- `denoise`
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- img2img の denoise を指定する
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- `switch_at`
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- 総 steps 数の何割で次の KSampler に切り替えるか
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#### Output
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- `steps` /
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|
- Input のパススルー
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- `start`
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|
- 最初の KSampler の開始 steps
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- `end`
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|
- 最初の KSampler の終了 steps
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|
- `refiner_start`
|
|
- 2 つめの KSampler の開始する steps
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---
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### D2 Refiner Steps Tester
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- steps を確認するためのノード
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## :tomato: Merge Node
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### D2 Model and CLIP Merge SDXL
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<figure>
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<img src="../img/merge_sdxl.png">
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|
</figure>
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- ModelMergeSDXL と CLIPMergeSimple を合体させたノード
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- XYPlot で使いやすいように、各 weight をカンマ区切りで指定可能にした
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- この図では `0.85,0.85,1,1,0.4,0.4,1,0.4,0.4,0.4,1,0.4,0.4,0.4,0,0.55,0.85,0.85,0.85,0.85,0.85,0.85,1,1,0.65` を指定している
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