Model
Trends
.ai
Model
Trends
.ai
najlepsze otwarte modele AI

Węzeł KSampler (Advanced) w ComfyUI

KSampler (Advanced) to KSampler z kontrolą zakresu kroków: add_noise, start_at_step, end_at_step i return_with_leftover_noise, używany do łańcuchów base + refiner i próbkowania dwoma modelami.
Pakiet węzłów: ComfyUI core
Kategoria: Samplowanie

Co robi KSampler (Advanced)

Zaawansowany sampler wykonuje tę samą pętlę denoisingu, ale pozwala próbować tylko wycinek harmonogramu. Gdy return_with_leftover_noise jest włączone, a end_at_step ustawione np. na 20 z 25, pierwszy sampler zatrzymuje się wcześniej i przekazuje wciąż zaszumiony latent do drugiego KSampler (Advanced), który zaczyna od kroku 20 z wyłączonym add_noise. Tak działa workflow SDXL base/refiner i wiele trików z dwoma modelami.
Nie ma suwaka denoise; siła denoise jest wyrażona przez zakres kroków. start_at_step 10 z 20 kroków to to samo co denoise 0.5 w zwykłym KSampler.

Wejścia

Nazwa
Typ
Co to jest
model / positive / negative / latent_image
various
Tak samo jak w KSampler.
add_noise
COMBO
włącz, by dodać świeży szum do latenta przed próbkowaniem (pierwszy etap), wyłącz, by kontynuować częściowo próbkowany latent.
noise_seed
INT
Ziarno dla szumu.
steps / cfg / sampler_name / scheduler
various
Pełny harmonogram; oba etapy powinny mieć tę samą łączną liczbę kroków.
start_at_step
INT
Pierwszy krok do wykonania. 0 dla pierwszego etapu.
end_at_step
INT
Krok, na którym zatrzymać działanie. 10000 oznacza do końca.
return_with_leftover_noise
COMBO
włącz, gdy inny sampler będzie kontynuował od tego latenta.

Wyjścia

Nazwa
Typ
Co to jest
LATENT
LATENT
Latent (może być częściowo próbkowany).
AD
Pomiń konfigurację: workflow ComfyUI zainstalowane w chmurze
BitVector uruchamia gotowe workflow ComfyUI na własnych GPU. Bez instalacji, bez brakujących węzłów, bez czerwonych ramek. Otwórz na telefonie lub laptopie i generuj w minutę.

Jak używać KSampler (Advanced)

  1. Pierwszy etap: add_noise włączone, start_at_step 0, end_at_step 20, return_with_leftover_noise włączone, steps 25.
  2. Drugi etap z drugim modelem: add_noise wyłączone, start_at_step 20, end_at_step 10000, return_with_leftover_noise wyłączone, te same steps, scheduler i seed.
  3. Zdekoduj drugi latent.

Ustawienia i wskazówki

  • Trzymaj steps, scheduler i seed takie same w obu etapach; zmienia się tylko model, prompt i zakres kroków.
  • Dla img2img bez suwaka denoise: steps 20, start_at_step 10 to denoise 0.5.
  • SDXL refiner był dostrojony na ostatnie 20% kroków; przy nowoczesnych checkpointach SDXL zwykle nie jest to potrzebne.

Rozwiązywanie problemów z KSampler (Advanced)

Wyjście drugiego etapu to czysty szum

Dlaczego tak się dzieje
add_noise jest włączone w drugim etapie lub return_with_leftover_noise było wyłączone w pierwszym, więc poziomy szumu się nie zgadzają.

Jak to naprawić
Pierwszy etap: leftover noise włączone. Drugi etap: add_noise wyłączone, start_at_step równe pierwszemu end_at_step.

Drugi etap wygląda na zbyt wygładzony lub ignoruje prompt

Dlaczego tak się dzieje
Etap refiner wykonuje za dużo kroków lub używa innego schedulera niż etap bazowy.

Jak to naprawić
Daj drugiemu etapowi ostatnie 15-25% kroków i tego samego schedulera.

W drugim samplerze nic się nie dzieje (wyjście równe wejściu)

Dlaczego tak się dzieje
start_at_step jest równe lub większe niż steps, więc nie ma nic do próbkowania.

Jak to naprawić
Ustaw start_at_step mniejsze niż steps i mniejsze niż end_at_step.

AD
Uruchom ten workflow z telefonu
Każdy workflow z tej strony jest zainstalowany na BitVector razem z modelami i węzłami niestandardowymi. Wybierz, wpisz prompt, gotowe. Zero konfiguracji, nic do pobrania.

Pytania o KSampler (Advanced)

Czy mogę używać tego jak normalnego sampler?

Tak: add_noise włączone, start 0, end 10000, leftover wyłączone to to samo co KSampler z denoise 1.0.

Jak uzyskać denoise 0.35?

Przy 20 krokach, start_at_step 13.

Powiązane węzły

AD
Masz dość naprawiania węzłów? Zostaw to chmurze
BitVector utrzymuje setki workflow ComfyUI zainstalowanych, aktualnych i przetestowanych na szybkich GPU w chmurze. Bez Pythona, bez błędów CUDA, bez limitów VRAM. Działa w każdej przeglądarce.

Więcej węzłów ComfyUI

CLIP Text Encode (Prompt)
ComfyUI core
CLIP Text Encode zamienia tekstowy prompt na CONDITIONING używając modelu enkodera tekstu. Jeden node trzyma pozytywny prompt, drugi negatywny.
ComfyUI Manager
ComfyUI-Manager
ComfyUI Manager to rozszerzenie, które instaluje, aktualizuje i naprawia niestandardowe paczki węzłów i modele bezpośrednio z interfejsu, rozwiązuje brakujące węzły w importowanych przepływach pracy i robi migawki twojej konfiguracji.
Load Checkpoint
ComfyUI core
Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) otwiera plik modelu .safetensors lub .ckpt i udostępnia trzy części potrzebne w każdym workflow: MODEL dyfuzji, enkoder tekstowy CLIP oraz VAE.
Save Image
ComfyUI core
Save Image zapisuje tensor IMAGE do ComfyUI/output jako PNG, z całym workflow osadzonym w metadanych pliku, dzięki czemu obraz można przeciągnąć z powrotem do ComfyUI i przywrócić graf.
Empty Latent Image
ComfyUI core
Empty Latent Image tworzy pusty latentny obraz (szerokość, wysokość, batch_size), od którego zaczyna się generowanie obrazu z tekstu; wymiary muszą być wielokrotnością 8 i pasować do rodziny modelu.
Load Image
ComfyUI core
Load Image wczytuje obraz z folderu wejściowego ComfyUI (lub z przesłanego pliku) i daje na wyjściu tensor IMAGE oraz MASKĘ z kanału alfa, czyli punkt startowy dla img2img, inpaintingu, ControlNet i IP-Adapter.