TemporalScoreRescaling - ComfyUI Built-in Node Documentation

このノードは、拡散モデルに Temporal Score Rescaling（TSR）を適用します。

このノードは、拡散モデルに Temporal Score Rescaling（TSR）を適用します。サンプリング中に予測されたスコアまたはノイズを再スケーリングし、生成結果の多様性を制御できるようにモデルにパッチを適用します。これは post-CFG（Classifier-Free Guidance）関数として実装されています。

​

入力

パラメータ	説明	データ型	必須	範囲
モデル	TSR 関数を適用してパッチを当てる拡散モデルです。	MODEL	はい	-
tsr_k	再スケーリングの強度を制御します。k を小さくするとより詳細な結果が得られ、k を大きくすると画像生成においてより滑らかな結果が得られます。k = 1 に設定すると再スケーリングが無効になります。（デフォルト: 0.95）	FLOAT	はい	0.01 - 100.0
tsr_sigma	再スケーリングがどのくらい早く効果を発揮するかを制御します。値が大きいほど、より早く効果が現れます。（デフォルト: 1.0）	FLOAT	はい	0.01 - 100.0

注：tsr_k が 1 に設定されている場合、sigma 値が 0 の場合、または信号対雑音比が 0 の場合、再スケーリングはスキップされます。

​

出力

出力名	説明	データ型
patched_model	入力モデルです。サンプリング処理に Temporal Score Rescaling 関数が適用された状態でパッチされています。	MODEL

このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ GitHub で編集

---

Source fingerprint (SHA-256): 4d4e3c64fb6e3a3fe4725ea944a361b46d871943a10e65d72d70e0e6d757dfca