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PatchModelAddDownscale ノードは、モデル内の特定のブロックにダウンスケールおよびアップスケール処理を適用することで、Kohya Deep Shrink 機能を実装します。処理中の中間特徴量の解像度を低下させ、その後元のサイズに復元することで、品質を維持しながらパフォーマンスを向上させることができます。このノードは、モデルの実行中にこれらのスケーリング処理をいつ、どのように行うかを正確に制御できます。
入力
| パラメータ | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
モデル | MODEL | はい | - | ダウンスケールパッチを適用するモデル |
ブロック番号 | INT | いいえ | 1-32 | ダウンスケールを適用する特定のブロック番号（デフォルト: 3） |
ダウンスケール係数 | FLOAT | いいえ | 0.1-9.0 | 特徴量をダウンスケールする倍率（デフォルト: 2.0） |
開始パーセント | FLOAT | いいえ | 0.0-1.0 | ノイズ除去処理においてダウンスケールを開始する位置（デフォルト: 0.0） |
終了パーセント | FLOAT | いいえ | 0.0-1.0 | ノイズ除去処理においてダウンスケールを終了する位置（デフォルト: 0.35） |
スキップ後のダウンスケール | BOOLEAN | いいえ | - | スキップ接続後にダウンスケールを適用するかどうか（デフォルト: True） |
ダウンスケール方法 | COMBO | いいえ | ”bicubic" "nearest-exact" "bilinear" "area" "bislerp” | ダウンスケール処理に使用する補間方法 |
アップスケール方法 | COMBO | いいえ | ”bicubic" "nearest-exact" "bilinear" "area" "bislerp” | アップスケール処理に使用する補間方法 |
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
モデル | MODEL | ダウンスケールパッチが適用された変更後のモデル |
Source fingerprint (SHA-256):
93ece77ad2dce3c1cdd554583ae1f2e6be51a43ab072d408869dddbcc7798c40