Węzeł nie jest w łańcuchu do samplera lub jest przed LoRA, która resetuje poprawkę (rzadko). Umieść go jako ostatni przed samplerem i sprawdź połączenie MODEL.

Trends

.ai

najlepsze otwarte modele AI

Węzeł ModelSamplingFlux, ModelSamplingSD3 and ModelSamplingAuraFlow w ComfyUI

Węzły ModelSampling ustawiają przesunięcie harmonogramu szumu dla modeli flow-matching (Flux, SD3.5, Wan, Hunyuan, Qwen-Image, Chroma, Lumina), tak aby samplery spędzały odpowiednią ilość czasu na kompozycji względem detali.

Pakiet węzłów: ComfyUI core

Kategoria: Narzędzia i pomocniki workflow

Co robi ModelSamplingFlux, ModelSamplingSD3 and ModelSamplingAuraFlow

Modele flow-matching nie używają harmonogramu szumu SD; mają parametr przesunięcia kroku czasowego, który przesuwa wysiłek próbkowania w stronę szumnego (kompozycyjnego) końca.

ModelSamplingFlux oblicza to na podstawie max_shift, base_shift i rozmiaru latentnego (domyślnie Flux Dev to 1.15 / 0.5). ModelSamplingSD3 przyjmuje pojedynczą wartość przesunięcia (3 dla SD3.5, 5-8 dla Wan i Hunyuan, 3-6 dla Qwen-Image). ModelSamplingAuraFlow działa tak samo dla modeli AuraFlow i Lumina. Każdy z nich jest umieszczony między loaderem modelu (lub LoRA) a samplerem i daje na wyjściu poprawiony MODEL.

Wejścia

Nazwa	Typ	Co to jest
model	MODEL	Z loadera lub LoRA.
max_shift / base_shift (Flux)	FLOAT	Domyślnie 1.15 i 0.5; zwiększ max_shift dla czystszych obrazów, zmniejsz dla większej ilości detali.
width / height (Flux)	INT	Rozmiar latentny używany do obliczenia przesunięcia.
shift (SD3 / AuraFlow)	FLOAT	3 dla SD3.5, 5-8 dla Wan i Hunyuan.

Wyjścia

Nazwa	Typ	Co to jest
MODEL	MODEL	Model z dostosowanym harmonogramem, do KSampler.

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.

Wypróbuj BitVector

Jak używać ModelSamplingFlux, ModelSamplingSD3 and ModelSamplingAuraFlow

Wstaw węzeł między Load Diffusion Model (lub Load LoRA) a KSampler.
Dla Flux Dev zostaw domyślne i dopasuj width/height do swojego latent.
Dla Wan ustaw ModelSamplingSD3 shift na 8 (480p) lub 5 (720p).
Wyrenderuj raz z domyślnym i raz z przesunięciem o 2 wyższym, żeby zobaczyć różnicę.
Zwróć uwagę na wartość w prefiksie Save Image podczas porównywania.

Ustawienia i wskazówki

Flux Schnell i warianty Nunchaku/turbo zwykle działają bez tego węzła.
Chroma i Flux Krea lubią max_shift około 1.0-1.3.
Wyższe przesunięcie pomaga przy wysokich rozdzielczościach, gdzie drobne detale dominują na wczesnych krokach.
Jeśli na stronie LoRA jest napisane „shift 3”, to właśnie tutaj wpisujesz tę wartość.

Rozwiązywanie problemów z ModelSamplingFlux, ModelSamplingSD3 and ModelSamplingAuraFlow

Obraz jest rozmyty lub brak mu tekstury

Dlaczego tak się dzieje

Przesunięcie za wysokie dla rozdzielczości i liczby kroków.

Jak to naprawić

Obniż max_shift (Flux) lub shift (węzeł SD3) o 1-2 i dodaj kroki.

Zbyt dużo detali, szum, złe proporcje

Dlaczego tak się dzieje

Przesunięcie za niskie; model spędza za mało czasu na kompozycji.

Jak to naprawić

Podnieś przesunięcie; dla Wan użyj 8 przy 480p.

Węzeł nie działa

Dlaczego tak się dzieje

Węzeł nie jest w łańcuchu do samplera lub jest przed LoRA, która resetuje poprawkę (rzadko).

Jak to naprawić

Umieść go jako ostatni przed samplerem i sprawdź połączenie MODEL.

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.

Wypróbuj BitVector

Pytania o ModelSamplingFlux, ModelSamplingSD3 and ModelSamplingAuraFlow

Czy potrzebuję tego dla Flux?

Flux Dev działa bez tego (domyślne wartości są stosowane wewnętrznie), ale węzeł pozwala na dostrojenie. Przepływy pracy Flux z przykładów ComfyUI go zawierają.

Który węzeł dla Wan?

ModelSamplingSD3 z przesunięciem 5-8. Grafy Wan 2.2 stosują go zarówno do modeli o wysokim, jak i niskim poziomie szumu.

Powiązane węzły

Load Diffusion Model

ComfyUI core

Load Diffusion Model (UNETLoader) ładuje samą sieć denoisingową, taką jak Flux, SD3.5, Wan czy HunyuanVideo z folderu models/diffusion_models, z opcją weight_dtype dla fp8, żeby zaoszczędzić VRAM.

Flux Guidance

ComfyUI core

Flux Guidance (FluxGuidance) zapisuje wartość sterującą w kondycjonowaniu, które Flux Dev został nauczony oczekiwać, zastępując cfg; domyślnie jest to 3.5, a przydatny zakres to 2 do 5.

KSampler

ComfyUI core

KSampler wykonuje pętlę odszumiania: bierze model, prompt i latent, i tworzy gotowy latent obrazu, kontrolowany przez seed, kroki, cfg, sampler, scheduler i denoise.

WanImageToVideo and Wan 2.x video nodes

ComfyUI core

WanImageToVideo tworzy conditioning i pusty latent wideo dla renderu obraz-do-wideo Wan 2.1/2.2 na podstawie obrazu startowego, osadzenia CLIP Vision i liczby klatek; otaczający graf używa Load Diffusion Model, Load CLIP, Load VAE i KSampler.

EmptySD3LatentImage

ComfyUI core

EmptySD3LatentImage tworzy pusty latent 16-kanałowy, którego potrzebują Flux, SD3 i SD3.5; zastępuje Empty Latent Image w tych workflow.

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.

Wypróbuj BitVector