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# BasicScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation

> BasicScheduler 노드는 제공된 스케줄러, 모델 및 디노이징 매개변수를 기반으로 diffusion 모델용 시그마 값 시퀀스를 계산하도록 설계되었습니다. denoise 계수에 따라 총 단계 수를 동적으로 조정하여 diffusion 과정을 미세 조정하며, 정밀한 제어가 필요한 고급 샘플링 과정(예: 다단계 샘

`BasicScheduler` 노드는 제공된 스케줄러, 모델 및 디노이징 매개변수를 기반으로 diffusion 모델용 시그마 값 시퀀스를 계산하도록 설계되었습니다. `denoise` 계수에 따라 총 단계 수를 동적으로 조정하여 diffusion 과정을 미세 조정하며, 정밀한 제어가 필요한 고급 샘플링 과정(예: 다단계 샘플링)의 여러 단계에 대한 정확한 "레시피"를 제공합니다.

## 입력

| 매개변수      | 비유적 설명                                     | 데이터 타입         | 입력 유형 | 기본값 | 범위      | 기술적 목적                             |
| --------- | ------------------------------------------ | -------------- | ----- | --- | ------- | ---------------------------------- |
| `모델`      | **캔버스 유형**: 캔버스 재질이 다르면 서로 다른 물감 배합이 필요합니다 | MODEL          | 입력    | -   | -       | Diffusion 모델 객체로, 시그마 계산 기준을 결정합니다 |
| `스케줄러`    | **혼합 기법**: 물감 농도가 어떻게 변하는지 선택합니다           | COMBO\[STRING] | 위젯    | -   | 9개 옵션   | 스케줄링 알고리즘으로, 노이즈 감쇠 방식을 제어합니다      |
| `스텝 수`    | **혼합 횟수**: 20회 혼합과 50회 혼합의 정밀도 차이          | INT            | 위젯    | 20  | 1-10000 | 샘플링 단계 수로, 생성 품질과 속도에 영향을 줍니다      |
| `노이즈 제거양` | **생성 강도**: 미세 조정부터 다시 그리기까지의 제어 수준         | FLOAT          | 위젯    | 1.0 | 0.0-1.0 | 디노이징 강도로, 부분 다시 그리기 시나리오를 지원합니다    |

### 스케줄러 유형

소스 코드 `comfy.samplers.SCHEDULER_NAMES`를 기반으로 하며, 다음 9가지 스케줄러를 지원합니다:

| 스케줄러 이름               | 특징      | 사용 사례         | 노이즈 감쇠 패턴    |
| --------------------- | ------- | ------------- | ------------ |
| **normal**            | 표준 선형   | 일반 시나리오, 균형적  | 균일 감쇠        |
| **karras**            | 부드러운 전환 | 고품질, 디테일 풍부   | 부드러운 비선형 감쇠  |
| **exponential**       | 지수 감쇠   | 빠른 생성, 효율성    | 지수적 급속 감쇠    |
| **sgm\_uniform**      | SGM 균일  | 특정 모델 최적화     | SGM 최적화 감쇠   |
| **simple**            | 단순 스케줄링 | 빠른 테스트, 기본 사용 | 단순화된 감쇠      |
| **ddim\_uniform**     | DDIM 균일 | DDIM 샘플링 최적화  | DDIM 전용 감쇠   |
| **beta**              | 베타 분포   | 특수 분포 요구      | 베타 함수 감쇠     |
| **linear\_quadratic** | 선형 이차   | 복잡한 시나리오 최적화  | 이차 함수 감쇠     |
| **kl\_optimal**       | KL 최적   | 이론적 최적화       | KL 발산 최적화 감쇠 |

## 출력

| 매개변수     | 비유적 설명                             | 데이터 타입 | 출력 유형 | 기술적 의미                                    |
| -------- | ---------------------------------- | ------ | ----- | ----------------------------------------- |
| `sigmas` | **물감 배합표**: 단계별 사용을 위한 상세 물감 농도 목록 | SIGMAS | 출력    | 노이즈 레벨 시퀀스로, diffusion 모델의 디노이징 과정을 안내합니다 |

## 노드 역할: 아티스트의 색 혼합 도우미

혼돈스러운 물감 혼합물(노이즈)로부터 선명한 이미지를 만들어 내는 아티스트라고 상상해 보세요. `BasicScheduler`는 **전문 색 혼합 도우미**처럼 작동하며, 그 역할은 일련의 정확한 물감 농도 레시피를 준비하는 것입니다:

### 워크플로

* **1단계**: 90% 농도 물감을 사용합니다(높은 노이즈 레벨)
* **2단계**: 80% 농도 물감을 사용합니다
* **3단계**: 70% 농도 물감을 사용합니다
* **...**
* **마지막 단계**: 0% 농도를 사용합니다(깨끗한 캔버스, 노이즈 없음)

### 색 도우미의 특별 기술

**다양한 혼합 방법(scheduler)**:

* **"karras" 혼합 방법**: 물감 농도가 매우 부드럽게 변하며, 전문 아티스트의 그라데이션 기법과 같습니다
* **"exponential" 혼합 방법**: 물감 농도가 빠르게 감소하며, 빠른 생성에 적합합니다
* **"linear" 혼합 방법**: 물감 농도가 균일하게 감소하며, 안정적이고 제어 가능합니다

**미세 제어(steps)**:

* **20회 혼합**: 빠른 페인팅, 효율성 우선
* **50회 혼합**: 정교한 페인팅, 품질 우선

**생성 강도(denoise)**:

* **1.0 = 완전한 새 창작**: 빈 캔버스에서 완전히 시작합니다
* **0.5 = 절반 변형**: 원본 그림의 절반을 유지하고 절반을 변형합니다
* **0.2 = 미세 조정**: 원본 그림에 미묘한 조정만 수행합니다

### 다른 노드와의 협업

`BasicScheduler` (색 도우미) → 레시피 준비 → `SamplerCustom` (아티스트) → 실제 페인팅 → 완성된 작업

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