TemporalScoreRescaling - ComfyUI Built-in Node Documentation - ComfyUI

이 노드는 확산 모델에 Temporal Score Rescaling(TSR)을 적용합니다. 샘플링 중 예측된 스코어 또는 노이즈가 재조정되도록 모델을 패치하여 생성 결과의 다양성을 조정합니다. 이는 post-CFG(Classifier-Free Guidance) 함수로 구현됩니다.

입력

매개변수	설명	데이터 타입	필수	범위
`모델`	TSR 함수로 패치할 확산 모델입니다.	MODEL	예	-
`tsr_k`	재조정 강도를 제어합니다. 낮은 k는 더 세밀한 결과를 생성하고, 높은 k는 이미지 생성에서 더 부드러운 결과를 생성합니다. k = 1로 설정하면 재조정이 비활성화됩니다. (기본값: 0.95)	FLOAT	예	0.01 - 100.0
`tsr_sigma`	재조정이 얼마나 일찍 적용될지 제어합니다. 값이 클수록 더 일찍 적용됩니다. (기본값: 1.0)	FLOAT	예	0.01 - 100.0

참고: tsr_k가 1로 설정된 경우, sigma 값이 0인 경우, 또는 신호 대 잡음비가 0인 경우에는 재조정이 생략됩니다.

출력

출력 이름	설명	데이터 타입
`patched_model`	이제 샘플링 프로세스에 Temporal Score Rescaling 함수가 적용되도록 패치된 입력 모델입니다.	MODEL

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