Documentation Index
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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](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/Epsilon Scaling/ja.md)このノードは、研究論文「Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models」（arxiv.org/abs/2308.15321v6）で提案されたEpsilon Scaling法を実装しています。サンプリングプロセス中に予測ノイズをスケーリングすることで、露出バイアスを低減し、生成画像の品質向上を実現します。本実装では、論文で実用性と効果のバランスが推奨されている「均一スケジュール」を採用しています。
入力
| パラメータ | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
モデル | MODEL | はい | - | イプシロンスケーリングパッチが適用されるモデルです。 |
スケーリング係数 | FLOAT | いいえ | 0.5 - 1.5 | 予測ノイズをスケーリングする係数です。1.0より大きい値はノイズを低減し、1.0より小さい値はノイズを増加させます（デフォルト: 1.005）。 |
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
モデル | MODEL | 入力モデルにイプシロンスケーリング関数を適用したパッチ版です。サンプリングプロセスに変更が加えられています。 |
Source fingerprint (SHA-256):
85c464ce0b2ec2a031a01d9eef5d50fd300be3012499cc061705fb7964110882