SamplerSASolver - ComfyUI Built-in Node Documentation

SamplerSASolver ノードは、拡散モデル用のカスタムサンプリングアルゴリズムを実装しています。予測子・修正子（predictor-corrector）法を採用し、設定可能な次数設定と確率微分方程式（SDE）パラメータを使用して、入力モデルからサンプルを生成します。

入力

パラメータ	説明	データ型	必須	範囲
`model`	サンプリングに使用する拡散モデル	MODEL	はい	-
`eta`	ステップサイズのスケーリング係数を制御します（デフォルト: 1.0）	FLOAT	いいえ	0.0 - 10.0
`sde_start_percent`	SDEサンプリングの開始パーセント（デフォルト: 0.2）	FLOAT	いいえ	0.0 - 1.0
`sde_end_percent`	SDEサンプリングの終了パーセント（デフォルト: 0.8）	FLOAT	いいえ	0.0 - 1.0
`s_noise`	サンプリング中に追加されるノイズの量を制御します（デフォルト: 1.0）	FLOAT	いいえ	0.0 - 100.0
`predictor_order`	ソルバーにおける予測子コンポーネントの次数（デフォルト: 3）	INT	いいえ	1 - 6
`corrector_order`	ソルバーにおける修正子コンポーネントの次数（デフォルト: 4）	INT	いいえ	0 - 6
`use_pece`	PECE（Predict-Evaluate-Correct-Evaluate）メソッドを有効または無効にします	BOOLEAN	いいえ	-
`simple_order_2`	簡略化された2次計算を有効または無効にします	BOOLEAN	いいえ	-

出力名	説明	データ型
`sampler`	拡散モデルで使用できる設定済みのサンプラーオブジェクト	SAMPLER

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Source fingerprint (SHA-256): 31da2d436665bf533c28b32248f632edab8f6d92372402904702ae954230f98d