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 で編集以下が日本語翻訳です。 Mahiroノードは、ガイダンス関数を変更し、ポジティブプロンプトとネガティブプロンプトの差分ではなく、ポジティブプロンプトの方向に重点を置くようにします。このノードは、正規化された条件付きおよび無条件のノイズ除去出力間のコサイン類似度を使用して、カスタムガイダンススケーリングアプローチを適用するパッチ適用済みモデルを作成します。この実験的なノードは、生成をポジティブプロンプトの意図された方向により強く導くのに役立ちます。
入力
| パラメータ | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
モデル | MODEL | はい | 変更されたガイダンス関数でパッチを適用するモデル |
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
patched_model | MODEL | Mahiroガイダンス関数が適用された変更済みモデル |
Source fingerprint (SHA-256):
8b4a73cfa488f97d87e5a18d5ab30765055b5d5a66c6c2f1a5f016eed2af0300