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

ComfyUI の Epsilon Scaling 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。

このドキュメントは AI によって生成されました。誤りを発見された場合、または改善のご提案がありましたら、ぜひご貢献ください！ GitHub で編集する

このノードは、研究論文『拡散モデルにおける露出バイアスの解明（Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models）』で提案された Epsilon Scaling 手法を実装しています。これは、サンプリング過程において予測されたノイズをスケーリングすることで露出バイアスを低減し、生成画像の品質向上を図る手法です。本実装では、論文で推奨されている「均一スケジュール（uniform schedule）」を採用しています。

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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	-	Epsilon Scaling のパッチを適用する対象のモデルです。
scaling_factor	FLOAT	いいえ	0.5 – 1.5	予測ノイズをスケーリングするための係数です。1.0 より大きい値ではノイズが減少し、1.0 より小さい値ではノイズが増加します（デフォルト：1.005）。

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出力

出力名	データ型	説明
model	MODEL	入力モデルに Epsilon Scaling 機能をサンプリング過程に適用した、パッチ済みのモデルです。