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 で編集以下が翻訳結果です。 RenormCFGノードは、条件付きスケーリングと正規化を適用することで、拡散モデルにおける分類器フリーガイダンス（CFG）プロセスを変更します。指定されたタイムステップしきい値と再正規化係数に基づいてノイズ除去プロセスを調整し、画像生成中における条件付き予測と無条件予測の影響を制御します。
入力
| パラメータ | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
モデル | MODEL | はい | - | 再正規化CFGを適用する拡散モデル |
cfg_trunc | FLOAT | いいえ | 0.0～100.0 | CFGスケーリングを適用するタイムステップしきい値。現在のタイムステップがこの値を下回る場合、CFGスケーリングが適用されます。それ以外の場合は、条件付き予測のみが使用されます（デフォルト：100.0） |
renorm_cfg | FLOAT | いいえ | 0.0～100.0 | 元の条件付き予測に対するCFGスケーリング予測の最大ノルムを制限する再正規化係数。値0.0は再正規化を無効にします（デフォルト：1.0） |
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
モデル | MODEL | 再正規化CFG関数が適用された変更済みモデル |
Source fingerprint (SHA-256):
b59929606f7519574b7ad14a3caacee51e4f141dd6be3abb594217bcfdbc401e