Model
Trends
.ai
Model
Trends
.ai
model AI open source terbaik

Node KSampler (Advanced) di ComfyUI

KSampler (Advanced) adalah KSampler dengan kontrol rentang langkah: add_noise, start_at_step, end_at_step, dan return_with_leftover_noise, digunakan untuk rantai base + refiner dan sampling dua model.
Paket node: ComfyUI core
Kategori: Sampling

Apa yang dilakukan KSampler (Advanced)

Sampler lanjutan ini menjalankan loop denoising yang sama tapi membiarkan kamu sampling hanya sebagian dari jadwal. Dengan return_with_leftover_noise diaktifkan dan end_at_step diatur ke, misalnya, 20 dari 25, sampler pertama berhenti lebih awal dan menyerahkan latent yang masih berisik ke KSampler (Advanced) kedua yang mulai di langkah 20 dengan add_noise dimatikan. Ini cara kerja base/refiner SDXL dan banyak trik dua model dibuat.
Tidak ada slider denoise; kekuatan denoise diungkapkan lewat rentang langkah. start_at_step 10 dari 20 langkah sama dengan denoise 0.5 di KSampler biasa.

Input

Nama
Tipe
Artinya
model / positive / negative / latent_image
various
Sama seperti KSampler.
add_noise
COMBO
aktifkan untuk menambahkan noise baru ke latent sebelum sampling (tahap pertama), matikan untuk melanjutkan latent yang sudah sebagian disampling.
noise_seed
INT
Seed untuk noise.
steps / cfg / sampler_name / scheduler
various
Jadwal lengkap; kedua tahap harus pakai total langkah yang sama.
start_at_step
INT
Langkah pertama yang dijalankan. 0 untuk tahap pertama.
end_at_step
INT
Langkah di mana sampling berhenti. 10000 berarti sampai akhir.
return_with_leftover_noise
COMBO
aktifkan kalau sampler lain akan melanjutkan dari latent ini.

Output

Nama
Tipe
Artinya
LATENT
LATENT
Latent yang (mungkin) sudah sebagian disampling.
AD
Lewati penyiapan: workflow ComfyUI sudah terpasang di cloud
BitVector menjalankan workflow ComfyUI siap pakai di GPU miliknya sendiri. Tanpa instalasi, tanpa node hilang, tanpa kotak merah. Buka di ponsel atau laptop dan hasilkan dalam semenit.

Cara menggunakan KSampler (Advanced)

  1. Tahap satu: add_noise aktif, start_at_step 0, end_at_step 20, return_with_leftover_noise aktif, steps 25.
  2. Tahap dua dengan model kedua: add_noise mati, start_at_step 20, end_at_step 10000, return_with_leftover_noise mati, steps, scheduler dan seed sama.
  3. Decode latent kedua.

Pengaturan dan tips

  • Jaga steps, scheduler, dan seed sama di kedua tahap; yang berubah cuma model, prompt, dan rentang langkah.
  • Untuk img2img tanpa slider denoise: steps 20, start_at_step 10 sama dengan denoise 0.5.
  • Refiner SDXL disetel untuk 20 persen langkah terakhir; dengan checkpoint SDXL modern biasanya nggak perlu.

Pemecahan masalah KSampler (Advanced)

Output tahap kedua cuma noise murni

Mengapa terjadi
add_noise aktif di tahap kedua, atau return_with_leftover_noise dimatikan di tahap pertama, jadi level noise nggak cocok.

Cara memperbaikinya
Tahap pertama: leftover noise aktif. Tahap kedua: add_noise mati, start_at_step sama dengan end_at_step tahap pertama.

Tahap kedua terlihat terlalu halus atau abaikan prompt

Mengapa terjadi
Tahap refiner jalan terlalu banyak langkah atau pakai scheduler berbeda dari tahap base.

Cara memperbaikinya
Kasih tahap kedua 15-25 persen langkah terakhir dan scheduler yang sama.

Tidak terjadi apa-apa di sampler kedua (output sama dengan input)

Mengapa terjadi
start_at_step sama dengan atau lebih besar dari steps, jadi nggak ada yang disampling.

Cara memperbaikinya
Buat start_at_step lebih kecil dari steps dan lebih kecil dari end_at_step.

AD
Jalankan workflow ini dari ponsel Anda
Setiap workflow di halaman ini sudah terpasang di BitVector lengkap dengan model dan node kustomnya. Pilih satu, ketik prompt, selesai. Nol penyiapan, tidak ada yang perlu diunduh.

Pertanyaan tentang KSampler (Advanced)

Bisa dipakai sebagai sampler biasa?

Bisa: add_noise aktif, mulai 0, akhir 10000, leftover mati sama dengan KSampler dengan denoise 1.0.

Gimana dapat denoise 0.35?

Dengan 20 langkah, start_at_step 13.

Node terkait

AD
Lelah memperbaiki node? Biarkan cloud yang mengerjakan
BitVector menjaga ratusan workflow ComfyUI tetap terpasang, terbaru, dan teruji di GPU cloud yang cepat. Tanpa Python, tanpa error CUDA, tanpa batas VRAM. Bisa dari browser apa pun.

Node ComfyUI lainnya

CLIP Text Encode (Prompt)
ComfyUI core
CLIP Text Encode mengubah prompt teks jadi CONDITIONING pakai encoder teks model. Satu node buat prompt positif, yang satunya buat prompt negatif.
ComfyUI Manager
ComfyUI-Manager
ComfyUI Manager adalah ekstensi yang memasang, memperbarui, dan memperbaiki paket node kustom serta model dari dalam antarmuka, menyelesaikan masalah node yang hilang di workflow yang diimpor, dan menyimpan snapshot pengaturanmu.
Load Checkpoint
ComfyUI core
Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) membuka file model .safetensors atau .ckpt dan memberikan tiga bagian yang dibutuhkan setiap workflow: MODEL diffusion, encoder teks CLIP, dan VAE.
Save Image
ComfyUI core
Save Image menyimpan tensor IMAGE ke ComfyUI/output sebagai PNG, dengan seluruh alur kerja tertanam di metadata file supaya gambarnya bisa ditarik kembali ke ComfyUI untuk mengembalikan grafiknya.
Empty Latent Image
ComfyUI core
Empty Latent Image membuat kanvas latent kosong (lebar, tinggi, batch_size) yang jadi titik awal sampling text-to-image; dimensinya harus kelipatan 8 dan sesuai dengan keluarga model.
Load Image
ComfyUI core
Load Image membaca gambar dari folder input ComfyUI (atau dari unggahan) dan menghasilkan tensor IMAGE plus MASK yang diambil dari saluran alfa, titik awal untuk img2img, inpainting, ControlNet, dan grafik IP-Adapter.