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# 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](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/Epsilon%20Scaling/en.md)

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。

## 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）。 |

## 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。 |