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# 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。

> 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る場合は、ぜひご貢献ください！ [GitHub で編集](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/TemporalScoreRescaling/en.md)

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。

## 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）                                        |

## 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。 |