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# SamplerLCMUpscale - ComfyUI Built-in Node Documentation

> 이 노드는 Latent Consistency Model(LCM) 샘플링과 점진적 이미지 업스케일링을 결합한 특수 샘플링 방법을 제공합니다. 샘플링 중 이미지는 선택한 보간 방법을 사용하여 대상 스케일 비율을 향해 단계별로 업스케일링되므로, 한 번의 샘플링 패스로 더 높은 해상도의 결과를 얻을 수 있습니다. 이 노드는 샘플

이 노드는 Latent Consistency Model(LCM) 샘플링과 점진적 이미지 업스케일링을 결합한 특수 샘플링 방법을 제공합니다. 샘플링 중 이미지는 선택한 보간 방법을 사용하여 대상 스케일 비율을 향해 단계별로 업스케일링되므로, 한 번의 샘플링 패스로 더 높은 해상도의 결과를 얻을 수 있습니다. 이 노드는 샘플링 노드에 연결할 수 있는 구성된 샘플러 객체를 출력합니다.

## 입력

| 매개변수      | 설명                                                               | 데이터 타입 | 필수 | 범위                                                                        |
| --------- | ---------------------------------------------------------------- | ------ | -- | ------------------------------------------------------------------------- |
| `확대율`     | 업스케일링 중 적용할 총 배율입니다. 값이 1.0이면 원본 해상도를 유지합니다(기본값: 1.0)            | FLOAT  | 예  | 0.1 - 20.0                                                                |
| `확대 스텝 수` | 업스케일링 과정에 사용할 단계 수입니다. 샘플링 스케줄을 기반으로 자동 계산하려면 -1을 사용합니다(기본값: -1) | INT    | 예  | -1 - 1000                                                                 |
| `업스케일 방법` | 각 업스케일링 단계에서 이미지를 업스케일링하는 데 사용되는 보간 방법입니다(기본값: "bislerp")        | COMBO  | 예  | "bislerp"<br />"nearest-exact"<br />"bilinear"<br />"area"<br />"bicubic" |

`scale_ratio`와 `scale_steps`는 고급 매개변수입니다. 이미지는 업스케일링 단계에 걸쳐 원본 크기에서 대상 `scale_ratio`까지 점진적으로 업스케일링됩니다. `scale_steps`가 -1이면 업스케일링 단계 수는 샘플링 단계 수의 약 절반으로 자동 계산되며 최소값은 2입니다. 양수 값이 주어지면 노드는 이를 내부적으로 조정하고 전체 샘플링 단계 수를 기준으로 제한합니다.

## 출력

| 출력 이름     | 설명                                                                     | 데이터 타입  |
| --------- | ---------------------------------------------------------------------- | ------- |
| `sampler` | 점진적 업스케일링과 함께 LCM 샘플링을 수행하도록 구성된 샘플러 객체이며, 샘플링 파이프라인에서 사용할 준비가 되어 있습니다 | SAMPLER |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `5d6f6472fbb4d2c66a8a8b9d6dc34dcc52ac8272589fd6c29e4084d6cab3141b`