3.1系统自带局部重绘 comfyUI自带的两个重绘节点Laten噪波遮罩Set Latent Noise Mask,VAE内补编码器VAE Encode (for inpainting)有一个很大的缺点就是他们都会对全图进行重绘。无论蒙版多小,重绘时间和资源占用是根据整个图片的大小来重绘的。导致对高分辨率图片细节重绘时又慢又容易爆显存。 在输入图片上右键选择在遮...
参数:随机种 "随机种"通常指的是随机噪声的种子(seed),它在图像生成过程中起到了重要的作用。随机种子是生成图像时的起始点,它决定了随机噪声的初始状态。通过改变随机种子,即使使用相同的文本提示,也可以生成不同的图像结果。 我们随机了3个随机种,可以看到,相同的提示词不同的种子,得到的图像是不同的。也就是...
Step-3-1:在空 Latent 节点设置生成图像的宽、高及批次大小 Step-3-2:在 RandomNoise 节点设置 noise_seed 和 control_after_generate Step-3-3:在 K 采样器选择节点设置采样器 Step-3-4:在基础调度器节点设置调度器、步数、降噪 Step-4:在 VAE 加载器节点选择 ae 模型 Step-5:点击“执行队列”按钮,等待...
add_noise→是否在生图过程中添加噪声**该选项仅跟ancestral采样器有关 Randomize/last Queued Seed→点击左边为随机生成一个噪声，右边使用上次生图的噪声 return_with_leftover_noise→是否进行完整的去噪过程，说是影响画面细节保留 preview method→为去噪过程中预览设置，与manager管理器的预览方式一样。vae_decode→...
noise_mask_feather → 控制羽化操作是否应用于修复过程的蒙版、 注意:noise_mask_feather不能保证图像更自然,同时它可能会在边缘产生伪影,大家按需设置! 输出: image → 最终重绘后的图片 cropped_refined → 经过剪裁和进一步处理的图像 cropped_enhanced_alpha → 经过裁剪和精细化处理后的alpha通道 ...
噪声1.seed def 生成噪声(self, 输入潜在表示:torch.Tensor) -> torch.Tensor: 噪声1 = self.噪声1.generate_noise(输入潜在表示) 噪声2 = self.噪声2.generate_noise(输入潜在表示) return 噪声1 * (1.0-self.权重2) + 噪声2 * (self.权重2) 客户端-服务器那点事 标题: "概览" 概览 Comfy服务器...
noise_mask_feather → 控制羽化操作是否应用于修复过程的蒙版、 注意:noise_mask_feather不能保证图像更自然,同时它可能会在边缘产生伪影,大家按需设置! 输出: image → 最终重绘后的图片 cropped_refined → 经过剪裁和进一步处理的图像 cropped_enhanced_alpha → 经过裁剪和精细化处理后的alpha通道 ...
控制变量的时候除了模型 关键字 noise 还应该保持seed一致才能横向对比吧 来自Android客户端3楼2024-05-31 12:08 收起回复 动居的 知名人士 11 采样器,采样步数,clip等等很多方面有影响 来自Android客户端4楼2024-05-31 14:41 收起回复 奔跑的拉条子哦 初级粉丝 1 采样,步数,尤其是cfg要改 来自Android...
ComfyUI BrushNet nodes. Contribute to nullquant/ComfyUI-BrushNet development by creating an account on GitHub.
in samplereturn common_ksampler(model, seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, denoise=denoise)File "D:\Program Files\Blender_ComfyUI\ComfyUI\nodes.py", line 1269, in common_ksamplersamples = comfy.sample.sample(model, noise, steps, cfg, sampler_name,...