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 で編集このノードは、拡散モデルに Temporal Score Rescaling（TSR）を適用します。ノイズ除去プロセス中に予測されたノイズまたはスコアをリスケーリングすることで、モデルのサンプリング動作を変更し、生成出力の多様性を調整できます。これは、Post-CFG（分類器不要ガイダンス）関数として実装されています。
入力
| パラメータ | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
モデル | MODEL | はい | - | TSR 関数でパッチ適用される拡散モデルです。 |
tsr_k | FLOAT | いいえ | 0.01 - 100.0 | リスケーリングの強度を制御します。画像生成において、k の値が小さいほど詳細な結果が得られ、大きいほど滑らかな結果が得られます。k = 1 に設定するとリスケーリングが無効になります。（デフォルト: 0.95） |
tsr_sigma | FLOAT | いいえ | 0.01 - 100.0 | リスケーリングが効果を発揮するタイミングを制御します。値が大きいほど早期に効果が現れます。（デフォルト: 1.0） |
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
patched_model | MODEL | 入力モデルに、サンプリングプロセスに Temporal Score Rescaling 関数が適用されたパッチが適用されたものです。 |
Source fingerprint (SHA-256):
2931b42ac93cf50e2c395bacf3128bb43dcc043ab5c8f86d7aabe4d35a44d20a