SamplerSASolver - ComfyUI Built-in Node Documentation

以下が翻訳結果です。 SamplerSASolver ノードは、拡散モデル向けのカスタムサンプリングアルゴリズムを実装します。予測子・修正子アプローチと、設定可能な次数設定および確率微分方程式（SDE）パラメータを使用して、入力モデルからサンプルを生成します。

入力

パラメータ	説明	データ型	必須	範囲
`model`	サンプリングに使用する拡散モデル	MODEL	はい	-
`eta`	ステップサイズのスケーリング係数を制御します（デフォルト: 1.0）	FLOAT	いいえ	0.0 - 10.0
`sde_start_percent`	SDEサンプリングの開始割合（デフォルト: 0.2）	FLOAT	いいえ	0.0 - 1.0
`sde_end_percent`	SDEサンプリングの終了割合（デフォルト: 0.8）	FLOAT	いいえ	0.0 - 1.0
`s_noise`	サンプリング中に追加されるノイズの量を制御します（デフォルト: 1.0）	FLOAT	いいえ	0.0 - 100.0
`predictor_order`	ソルバーにおける予測子コンポーネントの次数（デフォルト: 3）	INT	いいえ	1 - 6
`corrector_order`	ソルバーにおける修正子コンポーネントの次数（デフォルト: 4）	INT	いいえ	0 - 6
`use_pece`	PECE（予測・評価・修正・評価）法を有効または無効にします	BOOLEAN	いいえ	-
`simple_order_2`	簡略化された2次計算を有効または無効にします	BOOLEAN	いいえ	-

出力名	説明	データ型
`sampler`	拡散モデルで使用できる設定済みのサンプラーオブジェクト	SAMPLER

このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ GitHub で編集

Source fingerprint (SHA-256): 3de8834281c09d0bd1435e29f0c9ae540a2ea42db142277d07cb655ccf814873