SeedVR2ProgressiveSampler

SeedVR2 네이티브 워크플로우를 위한 순차적 시간 청크 샘플러입니다. 이 노드는 긴 비디오 잠재 변수를 더 작은 시간 청크로 분할하고, 각 청크를 순차적으로 샘플링한 후 결과를 혼합하여 처리합니다. SeedVR2 모델로 작업할 때 메모리 부족 오류가 발생할 수 있는 시퀀스에서 표준 KSampler를 대체하여 사용할 수 있습니다.

입력

매개변수	설명	데이터 타입	필수	범위
`model`	입력 잠재 변수 노이즈 제거에 사용되는 모델	MODEL	예
`seed`	노이즈 생성에 사용되는 무작위 시드(기본값: 0)	INT	예	0 ~ 0xffffffffffffffff
`steps`	노이즈 제거 과정에 사용되는 단계 수(기본값: 20)	INT	예	1 ~ 10000
`cfg`	분류기-자유 유도(CFG) 척도는 창의성과 프롬프트 준수 간의 균형을 조절합니다. 값이 높을수록 프롬프트와 더 일치하는 이미지를 생성하지만 너무 높으면 품질에 부정적인 영향을 미칩니다(기본값: 1.0)	FLOAT	예	0.0 ~ 100.0
`sampler_name`	샘플링 시 사용되는 알고리즘으로, 생성 결과의 품질, 속도 및 스타일에 영향을 미칠 수 있습니다	COMBO	예	여러 옵션 사용 가능
`scheduler`	스케줄러는 이미지를 형성하기 위해 노이즈가 점진적으로 제거되는 방식을 제어합니다	COMBO	예	여러 옵션 사용 가능
`positive`	이미지에 포함하려는 속성을 설명하는 컨디셔닝	CONDITIONING	예
`negative`	이미지에서 제외하려는 속성을 설명하는 컨디셔닝	CONDITIONING	예
`latent`	노이즈를 제거할 잠재 이미지	LATENT	예
`denoise`	적용되는 노이즈 제거 정도로, 값이 낮을수록 초기 이미지의 구조를 유지하여 이미지 간 샘플링이 가능합니다(기본값: 1.0)	FLOAT	예	0.0 ~ 1.0
`frames_per_chunk`	시간 청크당 픽셀 프레임 수입니다. SeedVR2 제약 조건을 충족하려면 4n+1 값(1, 5, 9, 13, 17, 21, …)이어야 합니다(기본값: 21)	INT	예	1 ~ 16384 (4 단위)
`temporal_overlap`	인접 청크 간 이음새를 숨기기 위해 혼합되는 잠재 프레임 수입니다. 0은 혼합하지 않음을 의미합니다(기본값: 0)	INT	예	0 ~ 16384
`chunking_mode`	manual = frames_per_chunk를 정확히 사용합니다. auto = VRAM에 맞을 때까지 청크 크기를 줄입니다(기본값: “manual”)	COMBO	예	”manual" "auto”

frames_per_chunk 참고 사항: 이 매개변수는 4n+1 픽셀 프레임 수(1, 5, 9, 13, 17, 21, …)여야 합니다. 유효하지 않은 값이 제공되면 노드에서 오류가 발생합니다. temporal_overlap 참고 사항: 중첩 값은 유효한 청크 처리를 보장하기 위해 자동으로 잠재 청크 크기보다 최대 1 작은 값으로 제한됩니다. chunking_mode 참고 사항: “auto”로 설정하면 현재 청크가 메모리 부족 오류를 발생시킬 경우 노드가 자동으로 더 작은 청크 크기를 시도합니다. 모든 시도가 실패하면 노드에서 오류가 발생합니다.

출력

출력 이름	설명	데이터 타입
`latent`	모든 시간 청크에서 다시 단일 축소된 SeedVR2 잠재 텐서로 연결된 노이즈 제거 잠재 출력	LATENT

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