TemporalScoreRescaling - ComfyUI 組み込みノードのドキュメント

ComfyUI の TemporalScoreRescaling ノードに関する完全なドキュメントです。入力、出力、パラメーターおよび使用方法について学びましょう。

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このノードは、拡散モデルに対して時系列スコア再スケーリング（Temporal Score Rescaling: TSR）を適用します。TSR は、デノイジング処理中に予測されるノイズまたはスコアを再スケーリングすることで、モデルのサンプリング動作を変更し、生成される出力の多様性を制御します。本機能は、CFG（Classifier-Free Guidance：分類器不要ガイド）後の処理として実装されています。

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入力

パラメーター	データ型	必須	範囲	説明
model	MODEL	はい	-	TSR 関数を適用してパッチを当てる対象の拡散モデルです。
tsr_k	FLOAT	いいえ	0.01 – 100.0	再スケーリングの強さを制御します。k 値が小さいほど詳細な結果が得られ、大きいほど画像生成時に滑らかな結果が得られます。k = 1 と設定すると再スケーリングは無効になります。（デフォルト値：0.95）
tsr_sigma	FLOAT	いいえ	0.01 – 100.0	再スケーリングがいつから適用されるかを制御します。値が大きいほど、より早いステップから適用されます。（デフォルト値：1.0）

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出力

出力名	データ型	説明
patched_model	MODEL	入力モデルであり、そのサンプリング処理に時系列スコア再スケーリング関数が適用された状態（パッチ済み）です。