sampler_name:采样算法。有两种算法可选: freeu:基于 FreeU 算法的采样算法。 spade:基于 Spade 算法的采样算法。 对于新手来说,可以从以下几个方面来调整 KSampler 的设置: seed:可以尝试不同的 seed 值来生成不同的图像效果。 control_after_generate:如果想要生成具有一致风格的图像,可以使用fixed模式。如果想要...
LATENT -> 经过 KSampler 采样器进行去噪后的潜空间图像 参数: 随机种seed -> 在去除图像噪声过程中使用的随机数种子。种子数有限,影响噪声生成的结果。 运行后操作-> 指定种子生成后的控制方式。固定fixed代表固定种子,保持不变;增加 increment代表每次增加 1;减少decrement代表每次减少 1 ;随机randomize代表随机选择...
sampler_name(采样器名称):选择使用哪个采样器,不同的采样器有不同的算法逻辑,影响图像生成的路径和细节的呈现方式。 scheduler(调度器):控制去噪的速度,与采样器配合工作,影响图像的生成速度和质量。 denoise(降噪):通过噪声擦除多少潜在图像的信息,影响图像的清晰度。 以上是我在学习ComfyUI中K采样器的学习记录,...
熟练使用以上节点,你就可以搭建“人物一致性控制”的工作流了。 这里使用SDXL的大模型,加载Lora进行生成过程干预,后续使用两个放大模型进行图像高清修复,先做单倍放大后进行两倍放大,后续通过ksampler二次采样(降低重绘幅度),解码后得到最终图像,我们通过CR pipe节点来进行数据传输,工作流更加美观,最终出图如下: **孜...
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To prevent regeneration caused by the seed that does not change every time when using 'external_seed', please disable the 'seed random generate' option in the 'Detailer...' node. MASK to SEGS - Generates SEGS based on the mask. MASK to SEGS For AnimateDiff - Generates SEGS based on the...
parse import random # 显示图片 def show_gif(fname): import base64 from IPython import display with open(fname, 'rb') as fd: b64 = base64.b64encode(fd.read()).decode('ascii') return display.HTML(f'') # 向服务器队列发送提示词 def queue_prompt(textPrompt): p = {"prompt": text...
🟨seed_override: Accepts a single int to use a seed instead of the seed passed into the KSampler, or a list of ints (like via FizzNodes' BatchedValueSchedule) to assign individual seeds to each latent in the batch. 🟦seed_offset: When not set to 0, adds value to current seed,...
To prevent regeneration caused by the seed that does not change every time when using 'external_seed', please disable the 'seed random generate' option in the 'Detailer...' node. MASK to SEGS - Generates SEGS based on the mask. MASK to SEGS For AnimateDiff - Generates SEGS based on the...
Here are the parameters in the KSampler node. Seed: The random seed value controls the initial noise of the latent image and, hence, the composition of the final image. Control_after_generation: How theseedshould change after each generation. It can either be getting a random value (randomi...