SamplerCustom - ComfyUI Built-in Node Documentation - ComfyUI

SamplerCustom 노드는 다양한 애플리케이션을 위한 유연하고 사용자 정의 가능한 샘플링 메커니즘을 제공하도록 설계되었습니다. 이를 통해 사용자는 특정 요구에 맞게 다양한 샘플링 전략을 선택하고 구성할 수 있어 샘플링 프로세스의 적응성과 효율성을 향상시킵니다.

입력

매개변수	설명	데이터 타입
`모델`	’model’ 입력 유형은 샘플링에 사용할 모델을 지정하며, 샘플링 동작과 출력을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.	`MODEL`
`노이즈 추가`	’add_noise’ 입력 유형은 샘플링 과정에 노이즈를 추가할지 여부를 사용자가 지정할 수 있도록 하며, 생성된 샘플의 다양성과 특성에 영향을 줍니다.	`BOOLEAN`
`노이즈 시드`	’noise_seed’ 입력 유형은 노이즈 생성을 위한 시드를 제공하여, 노이즈 추가 시 샘플링 과정의 재현성과 일관성을 보장합니다.	`INT`
`cfg`	’cfg’ 입력 유형은 샘플링 과정의 구성을 설정하여, 샘플링 매개변수와 동작을 세부 조정할 수 있도록 합니다.	`FLOAT`
`긍정 조건`	’positive’ 입력 유형은 긍정적인 조건화 정보를 나타내며, 지정된 긍정적 속성에 부합하는 샘플을 생성하도록 샘플링 과정을 안내합니다.	`CONDITIONING`
`부정 조건`	’negative’ 입력 유형은 부정적인 조건화 정보를 나타내며, 지정된 부정적 속성을 나타내는 샘플이 생성되지 않도록 샘플링 과정을 조정합니다.	`CONDITIONING`
`샘플러`	’sampler’ 입력 유형은 사용할 특정 샘플링 전략을 선택하며, 생성된 샘플의 특성과 품질에 직접적인 영향을 미칩니다.	`SAMPLER`
`시그마 배열`	’sigmas’ 입력 유형은 샘플링 과정에 사용될 노이즈 수준을 정의하며, 샘플 공간 탐색과 출력의 다양성에 영향을 줍니다.	`SIGMAS`
`잠재 데이터`	’latent_image’ 입력 유형은 샘플링 과정을 위한 초기 잠재 이미지를 제공하며, 샘플 생성을 위한 시작점 역할을 합니다.	`LATENT`

출력

매개변수	설명	데이터 타입
`디노이즈 출력`	’output’은 샘플링 과정의 주요 결과를 나타내며, 생성된 샘플을 포함합니다.	`LATENT`
`denoised_output`	’denoised_output’은 노이즈 제거 과정이 적용된 후의 샘플을 나타내며, 생성된 샘플의 선명도와 품질을 향상시킬 수 있습니다.	`LATENT`

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