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# TemporalScoreRescaling - ComfyUI Built-in Node Documentation

> 이 노드는 확산 모델에 Temporal Score Rescaling(TSR)을 적용합니다. 노이즈 제거 과정에서 예측된 노이즈 또는 스코어를 재조정하여 모델의 샘플링 동작을 수정하며, 이를 통해 생성 결과물의 다양성을 조절할 수 있습니다. 이 기능은 post-CFG(Classifier-Free Guidance) 함수로 구

이 노드는 확산 모델에 Temporal Score Rescaling(TSR)을 적용합니다. 노이즈 제거 과정에서 예측된 노이즈 또는 스코어를 재조정하여 모델의 샘플링 동작을 수정하며, 이를 통해 생성 결과물의 다양성을 조절할 수 있습니다. 이 기능은 post-CFG(Classifier-Free Guidance) 함수로 구현됩니다.

## 입력

| 매개변수        | 설명                                                                                                                  | 데이터 타입 | 필수 | 범위           |
| ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ | -- | ------------ |
| `모델`        | TSR 함수로 패치할 확산 모델입니다.                                                                                               | MODEL  | 예  | -            |
| `tsr_k`     | 재조정 강도를 제어합니다. k 값이 낮을수록 더 세밀한 결과가 생성되고, k 값이 높을수록 이미지 생성 시 더 부드러운 결과가 생성됩니다. k = 1로 설정하면 재조정이 비활성화됩니다. (기본값: 0.95) | FLOAT  | 예  | 0.01 - 100.0 |
| `tsr_sigma` | 재조정이 적용되기 시작하는 시점을 제어합니다. 값이 클수록 더 일찍 적용됩니다. (기본값: 1.0)                                                             | FLOAT  | 예  | 0.01 - 100.0 |

## 출력

| 출력 이름    | 설명                                                            | 데이터 타입 |
| -------- | ------------------------------------------------------------- | ------ |
| `패치된 모델` | 샘플링 과정에 TSR(Temporal Score Rescaling) 함수가 적용되도록 패치된 입력 모델입니다. | MODEL  |

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