Model
Trends
.ai
Model
Trends
.ai
nejlepší open source AI modely

Uzel ModelSamplingFlux, ModelSamplingSD3 and ModelSamplingAuraFlow v ComfyUI

ModelSampling uzly nastavují posun šumu pro flow-matching modely (Flux, SD3.5, Wan, Hunyuan, Qwen-Image, Chroma, Lumina), aby samplery věnovaly správný čas kompozici oproti detailům.
Balíček uzlů: ComfyUI core
Kategorie: Nástroje a pomocníci workflow

Co ModelSamplingFlux, ModelSamplingSD3 and ModelSamplingAuraFlow dělá

Flow-matching modely nepoužívají SD plán šumu; mají parametr posunu časového kroku, který přesouvá úsilí samplování směrem k šumové (kompoziční) části. ModelSamplingFlux to počítá z max_shift, base_shift a velikosti latentního prostoru (výchozí hodnoty Flux Dev jsou 1.15 / 0.5). ModelSamplingSD3 bere jednu hodnotu posunu (3 pro SD3.5, 5-8 pro Wan a Hunyuan, 3-6 pro Qwen-Image). ModelSamplingAuraFlow je stejné pro AuraFlow a Lumina modely. Každý je umístěný mezi načítačem modelu (nebo LoRA) a samplerem a dává ven upravený MODEL.
Změna posunu je nejúčinnější "tajný" ladicí prvek pro tyto modely: vyšší posun vyhlazuje a zlepšuje soudržnost velkých tvarů, nižší posun přidává jemné detaily a texturu (a někdy artefakty). Distilační LoRA a turbo modely často potřebují konkrétní hodnoty uvedené na jejich stránkách modelu.

Vstupy

Název
Typ
Co to je
model
MODEL
Z načítače nebo LoRA.
max_shift / base_shift (Flux)
FLOAT
Výchozí 1.15 a 0.5; zvyšte max_shift pro čistší výstup, snižte pro více detailů.
width / height (Flux)
INT
Velikost latentního prostoru použitá pro výpočet posunu.
shift (SD3 / AuraFlow)
FLOAT
3 pro SD3.5, 5-8 pro Wan a Hunyuan.

Výstupy

Název
Typ
Co to je
MODEL
MODEL
Model s upraveným plánem, pro KSampler.
AD
Přeskočte nastavování: workflow ComfyUI předinstalované v cloudu
BitVector spouští hotové workflow ComfyUI na vlastních GPU. Žádná instalace, žádné chybějící uzly, žádné červené rámečky. Otevřete ho na telefonu nebo notebooku a generujte do minuty.

Jak používat ModelSamplingFlux, ModelSamplingSD3 and ModelSamplingAuraFlow

  1. Vlož uzel mezi Load Diffusion Model (nebo Load LoRA) a KSampler.
  2. Pro Flux Dev nech výchozí hodnoty a nastav width/height podle svého latentního prostoru.
  3. Pro Wan nastav ModelSamplingSD3 posun na 8 (480p) nebo 5 (720p).
  4. Vykresli jednou s výchozím nastavením a jednou s posunem o 2 vyšším, abys viděl rozdíl.
  5. Při porovnávání si všimni hodnoty v Save Image prefixu.

Nastavení a tipy

  • Flux Schnell a Nunchaku/turbo varianty většinou fungují bez tohoto uzlu.
  • Chroma a Flux Krea mají rády max_shift kolem 1.0-1.3.
  • Vyšší posun pomáhá u vysokých rozlišení, kde malé detaily jinak dominují v raných krocích.
  • Pokud stránka LoRA uvádí "shift 3", tady je místo, kam to patří.

Řešení problémů s ModelSamplingFlux, ModelSamplingSD3 and ModelSamplingAuraFlow

Obrázek je rozmazaný nebo postrádá texturu

Proč k tomu dochází
Posun je příliš vysoký pro rozlišení a počet kroků.

Jak to opravit
Sniž max_shift (Flux) nebo shift (SD3 uzel) o 1-2 a přidej kroky.

Příliš mnoho detailů, šum, rozbitá anatomie

Proč k tomu dochází
Posun je příliš nízký; model věnuje málo času kompozici.

Jak to opravit
Zvyš posun; pro Wan použij 8 při 480p.

Uzel nemá žádný efekt

Proč k tomu dochází
Není v řetězci ke sampleru, nebo je umístěný před LoRA, která přepisuje patch (vzácné).

Jak to opravit
Dej ho jako poslední před sampler a zkontroluj MODEL spojení.

AD
Spusťte tento workflow z telefonu
Každý workflow na této stránce je na BitVector předinstalován i s modely a vlastními uzly. Vyberte, napište prompt, hotovo. Nulové nastavování, nic ke stahování.

Otázky k ModelSamplingFlux, ModelSamplingSD3 and ModelSamplingAuraFlow

Potřebuju to pro Flux?

Flux Dev funguje bez toho (výchozí hodnoty se aplikují uvnitř), ale uzel ti umožní ladit. Flux workflow z příkladů ComfyUI ho obsahují.

Který uzel pro Wan?

ModelSamplingSD3 s posunem 5-8. Wan 2.2 grafy ho aplikují na modely s vysokým i nízkým šumem.

Související uzly

Load Diffusion Model
ComfyUI core
Load Diffusion Model (UNETLoader) načte základní denoising síť jako Flux, SD3.5, Wan nebo HunyuanVideo z models/diffusion_models, s volbou weight_dtype pro fp8, aby se ušetřila VRAM.
Flux Guidance
ComfyUI core
Flux Guidance (FluxGuidance) zapíše hodnotu guidance do conditioning, kterou Flux Dev očekává, místo cfg; výchozí je 3.5 a užitečný rozsah je 2 až 5.
KSampler
ComfyUI core
KSampler spouští smyčku odšumění: vezme model, prompt a latent a vytvoří hotový latentní obrázek, řízený seedem, počtem kroků, cfg, samplerem, schedulerem a denoise.
WanImageToVideo and Wan 2.x video nodes
ComfyUI core
WanImageToVideo vytváří conditioning a prázdný video latent pro Wan 2.1/2.2 image-to-video render z výchozího obrázku, CLIP Vision embeddingu a počtu snímků; okolní graf používá Load Diffusion Model, Load CLIP, Load VAE a KSampler.
EmptySD3LatentImage
ComfyUI core
EmptySD3LatentImage vytvoří prázdný latent s 16 kanály, který potřebují Flux, SD3 a SD3.5; nahrazuje Empty Latent Image v těchto pracovních postupech.
AD
Unavuje vás opravovat uzly? Nechte to na cloudu
BitVector udržuje stovky workflow ComfyUI nainstalované, aktualizované a otestované na rychlých cloudových GPU. Žádný Python, žádné chyby CUDA, žádné limity VRAM. Funguje z jakéhokoli prohlížeče.

Další uzly ComfyUI

CLIP Text Encode (Prompt)
ComfyUI core
CLIP Text Encode převede textový prompt na CONDITIONING pomocí textového enkodéru modelu. Jeden uzel drží pozitivní prompt, druhý negativní.
ComfyUI Manager
ComfyUI-Manager
ComfyUI Manager je rozšíření, které instaluje, aktualizuje a opravuje balíčky vlastních uzlů a modely přímo v rozhraní, řeší chybějící uzly v importovaných pracovních postupech a ukládá snímky tvého nastavení.
Load Checkpoint
ComfyUI core
Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) otevře modelový soubor .safetensors nebo .ckpt a předá tři části, které každý workflow potřebuje: diffusion MODEL, CLIP textový enkodér a VAE.
Save Image
ComfyUI core
Save Image uloží IMAGE tensor do složky ComfyUI/output jako PNG, přičemž celý pracovní postup je vložený do metadat souboru, takže obrázek můžeš zase přetáhnout zpátky do ComfyUI a obnovit tak celý graf.
VAE Decode
ComfyUI core
VAE Decode převádí vzorkovaný LATENT na pixelový OBRAZ pomocí VAE; VAE Decode (Tiled) dělá to samé po dlaždicích pro velmi velké obrázky.
Empty Latent Image
ComfyUI core
Prázdný latentní obrázek vytvoří prázdné latentní plátno (šířka, výška, batch_size), od kterého začíná text-to-image generování; rozměry musí být násobky 8 a odpovídat rodině modelu.