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# RenormCFG - ComfyUI Built-in Node Documentation

> RenormCFGノードは、条件付きスケーリングと正規化を適用することにより、拡散モデルにおけるClassifier-Free Guidance（CFG）プロセスを変更します。

RenormCFGノードは、条件付きスケーリングと正規化を適用することにより、拡散モデルにおけるClassifier-Free Guidance（CFG）プロセスを変更します。指定されたタイムステップしきい値と再正規化係数に基づいてノイズ除去プロセスを調整し、画像生成中の条件付き予測と無条件予測の影響を制御します。結果として得られるモデルは、このパッチ適用されたCFG動作とともに返されます。

## 入力

| パラメータ        | 説明                                                                                                         | データ型  | 必須  | 範囲                      |
| ------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----- | --- | ----------------------- |
| `モデル`        | 再正規化CFGを適用する拡散モデル                                                                                          | MODEL | はい  | -                       |
| `cfg_trunc`  | CFGスケーリングを適用するタイムステップしきい値。現在のタイムステップがこの値未満の場合、CFGスケーリングと再正規化が適用されます。それ以外の場合は、条件付き予測のみが使用されます（デフォルト: 100.0） | FLOAT | いいえ | 0.0 - 100.0 （ステップ 0.01） |
| `renorm_cfg` | 元の条件付き予測に対する、CFGスケーリングされた予測の最大ノルムを制限する再正規化係数。値0.0は再正規化を無効にします（デフォルト: 1.0）                                  | FLOAT | いいえ | 0.0 - 100.0 （ステップ 0.01） |

注意: `cfg_trunc` と `renorm_cfg` は詳細設定パラメータです。再正規化は、`renorm_cfg` が0.0より大きく、現在のタイムステップが `cfg_trunc` 未満の場合にのみ有効になります。新しい予測ノルムが計算された最大値よりすでに小さい場合、再スケーリングは実行されません。

## 出力

| 出力名     | 説明                       | データ型  |
| ------- | ------------------------ | ----- |
| `model` | 再正規化CFG関数が適用された、変更済みのモデル | MODEL |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `5925bdfe2d62ef7261d73cda661834102ae6600b1afe53f4093568a6e83ec2ab`