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 で編集このドキュメントはAIによって生成されました。誤りや改善の提案がありましたら、ぜひご協力ください。 SD_4XUpscale_Conditioningノードは、拡散モデルを使用して画像をアップスケールするための条件付けデータを準備します。入力画像と条件付けデータを受け取り、スケーリングとノイズ拡張を適用して、アップスケールプロセスを導く修正済み条件付けを作成します。このノードは、アップスケールされた次元に対応する潜在表現とともに、ポジティブ条件付けとネガティブ条件付けの両方を出力します。
入力
| パラメータ | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
画像 | IMAGE | はい | - | アップスケールする入力画像 |
ポジティブ | CONDITIONING | はい | - | 生成を望ましいコンテンツへ導くポジティブ条件付けデータ |
ネガティブ | CONDITIONING | はい | - | 生成を望ましくないコンテンツから遠ざけるネガティブ条件付けデータ |
スケール比 | FLOAT | いいえ | 0.0 - 10.0 | 入力画像に適用されるスケーリング係数（デフォルト：4.0） |
ノイズ増強 | FLOAT | いいえ | 0.0 - 1.0 | アップスケールプロセス中に追加するノイズの量（デフォルト：0.0） |
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
ネガティブ | CONDITIONING | アップスケール情報が適用された修正済みポジティブ条件付け |
潜在 | CONDITIONING | アップスケール情報が適用された修正済みネガティブ条件付け |
latent | LATENT | アップスケールされた次元に一致する空の潜在表現 |
Source fingerprint (SHA-256):
ede1ea8f5a95e7f9e52070b5132a4ed3e87f92230d14a74b9d713f547c74d785