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# TemporalScoreRescaling - ComfyUI Built-in Node Documentation

> 此节点将 Temporal Score Rescaling（TSR，时间分数重缩放）应用于扩散模型。

此节点将 Temporal Score Rescaling（TSR，时间分数重缩放）应用于扩散模型。它会对模型打补丁，使得在采样期间，预测的分数或噪声会被重缩放，从而引导生成结果的多样性。该功能作为后 CFG（Classifier-Free Guidance，无分类器引导）函数实现。

## 输入

| 参数          | 描述                                                                       | 数据类型  | 必填 | 范围           |
| ----------- | ------------------------------------------------------------------------ | ----- | -- | ------------ |
| `模型`        | 要应用 TSR 函数补丁的扩散模型。                                                       | MODEL | 是  | -            |
| `TSR_K`     | 控制重缩放强度。较低的 k 会产生更精细的结果；较高的 k 会在图像生成中产生更平滑的结果。设置 k = 1 会禁用重缩放。（默认值：0.95） | FLOAT | 是  | 0.01 - 100.0 |
| `tsr_sigma` | 控制重缩放生效的早晚。较大的值会更早生效。（默认值：1.0）                                           | FLOAT | 是  | 0.01 - 100.0 |

注意：当 `tsr_k` 设置为 1、sigma 值为 0，或信噪比为 0 时，会跳过重缩放。

## 输出

| 输出名称            | 描述                                              | 数据类型  |
| --------------- | ----------------------------------------------- | ----- |
| `patched_model` | 输入模型；其采样过程现已应用 Temporal Score Rescaling 函数进行修补。 | MODEL |

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