CFGNorm - ComfyUI Built-in Node Documentation

CFGNorm は、条件付き予測の大きさ（ノルム）とガイド付き予測を比較し、その結果を再スケーリングすることで、拡散モデルにおける classifier-free guidance（CFG）の適用方法を調整します。

CFGNorm は、条件付き予測の大きさ（ノルム）とガイド付き予測を比較し、その結果を再スケーリングすることで、拡散モデルにおける classifier-free guidance（CFG）の適用方法を調整します。strength 値は、この調整をどの程度適用するかを制御します。デフォルトでは、スケーリングはガイダンス出力を減衰させるだけですが、pre_cfg を有効にすると、サンプラーの CFG 合成前に、クランプせずに合成ノイズを再スケーリングし、結果を増幅させる可能性があります。

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入力

パラメータ	説明	データ型	必須	範囲
モデル	CFG 正規化を適用する拡散モデル	MODEL	はい	-
強度	CFG スケーリングに適用される正規化効果の強度を制御します（デフォルト: 1.0）	FLOAT	はい	0.0 〜 100.0 （ステップ 0.01）
pre_cfg	true の場合、サンプラーの CFG 合成前に、クランプせずに合成ノイズを再スケーリングします（増幅する可能性があります）。Lens のようなモデルで使用されるノルムスケーリングされた CFG と一致します。デフォルトの false では、元の post-CFG x0 空間の減衰のみの動作を維持します。（デフォルト: False）	BOOLEAN	いいえ	true / false

注: このノードは実験的としてマークされています。

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出力

出力名	説明	データ型
patched_model	CFG 正規化がサンプリングプロセスに適用された、変更済みモデルを返します	MODEL

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Source fingerprint (SHA-256): 427dda498ebda2642489aa2591f063355a77b1e064e0dc7fa8570ed8200c2734