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Documentation Index

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BasicSchedulerノードは、指定されたスケジューラー、モデル、およびノイズ除去パラメーターに基づいて、拡散モデルのシグマ値のシーケンスを計算するように設計されています。ノイズ除去係数に基づいて総ステップ数を動的に調整し、拡散プロセスを微調整します。これにより、高度なサンプリングプロセス(マルチステージサンプリングなど)において、細かい制御が必要な各段階に正確な「レシピ」を提供します。

入力

パラメータデータ型入力タイプデフォルト範囲メタファー説明技術的目的
モデルMODELInput--キャンバスの種類: キャンバスの素材が異なると、必要な絵の具の配合も変わる拡散モデルオブジェクト。シグマ計算の基準を決定する
スケジューラCOMBO[STRING]Widget-9つのオプション混合技法: 絵の具の濃度変化の方法を選択するスケジューリングアルゴリズム。ノイズ減衰モードを制御する
ステップINTWidget201-10000混合回数: 20回の混合と50回の混合では精度が異なるサンプリングステップ数。生成品質と速度に影響する
ノイズ除去FLOATWidget1.00.0-1.0創作強度: 微調整から再描画までのレベルを制御するノイズ除去強度。部分的な再描画シナリオをサポートする

スケジューラーの種類

ソースコード comfy.samplers.SCHEDULER_NAMES に基づき、以下の9つのスケジューラーをサポートしています。
スケジューラー名特徴使用例ノイズ減衰パターン
normal標準的な線形一般的なシナリオ、バランス重視均一な減衰
karrasスムーズな遷移高品質、ディテール豊富な生成スムーズな非線形減衰
exponential指数関数的減衰高速生成、効率重視指数関数的な急速な減衰
sgm_uniformSGM均一特定モデルの最適化SGM最適化された減衰
simpleシンプルなスケジューリングクイックテスト、基本的な使用簡略化された減衰
ddim_uniformDDIM均一DDIMサンプリングの最適化DDIM固有の減衰
betaベータ分布特殊な分布が必要な場合ベータ関数による減衰
linear_quadratic線形二次複雑なシナリオの最適化二次関数による減衰
kl_optimalKL最適理論的な最適化KLダイバージェンス最適化による減衰

出力

パラメータデータ型出力タイプメタファー説明技術的意味
sigmasSIGMASOutput絵の具レシピ表: ステップごとに使用する詳細な絵の具濃度リストノイズレベルのシーケンス。拡散モデルのノイズ除去プロセスを導く

ノードの役割:アーティストの絵の具調合アシスタント

混沌とした絵の具(ノイズ)の混合物から、明確なイメージを作り出すアーティストを想像してみてください。BasicSchedulerは、あなたのプロの絵の具調合アシスタントのような役割を果たします。その仕事は、一連の正確な絵の具濃度レシピを準備することです。

ワークフロー

  • ステップ1: 濃度90%の絵の具を使用(高ノイズレベル)
  • ステップ2: 濃度80%の絵の具を使用
  • ステップ3: 濃度70%の絵の具を使用
  • 最終ステップ: 濃度0%の絵の具を使用(クリーンなキャンバス、ノイズなし)

カラーアシスタントの特別なスキル

異なる混合方法(スケジューラー):
  • 「karras」混合方法: 絵の具の濃度が非常にスムーズに変化します。プロのアーティストによるグラデーション技法のようです。
  • 「exponential」混合方法: 絵の具の濃度が急速に減少します。素早い作成に適しています。
  • 「linear」混合方法: 絵の具の濃度が均一に減少します。安定して制御可能です。
細かい制御(steps):
  • 20回の混合: クイックペインティング、効率優先
  • 50回の混合: ファインペインティング、品質優先
創作強度(denoise):
  • 1.0 = 完全な新規作成: 完全に白紙の状態から始める
  • 0.5 = 半分の変換: 元の絵の半分を残し、半分を変換する
  • 0.2 = 微調整: 元の絵にほんの少しだけ調整を加える

他のノードとの連携

BasicScheduler (カラーアシスタント) → レシピを準備 → SamplerCustom (アーティスト) → 実際に描画 → 完成作品