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# PatchModelAddDownscale - ComfyUI Built-in Node Documentation

> PatchModelAddDownscale (Kohya Deep Shrink) 通过在选择的目标块处缩小中间特征，然后将其缩放回原始尺寸，从而将 Kohya Deep Shrink 技术应用于模型。

PatchModelAddDownscale (Kohya Deep Shrink) 通过在选择的目标块处缩小中间特征，然后将其缩放回原始尺寸，从而将 Kohya Deep Shrink 技术应用于模型。缩小仅发生在去噪过程的选定阶段，这可以降低处理成本，同时使最终结果接近原始结果。

## 输入

| 参数      | 描述                          | 数据类型    | 必填 | 范围                                                                        |
| ------- | --------------------------- | ------- | -- | ------------------------------------------------------------------------- |
| `模型`    | 要应用降采样补丁的模型                 | MODEL   | 是  | -                                                                         |
| `层编号`   | 将应用降采样的具体块编号（默认值：3）         | INT     | 是  | 1-32                                                                      |
| `收缩系数`  | 用于对特征进行降采样的因子（默认值：2.0）      | FLOAT   | 是  | 0.1-9.0                                                                   |
| `开始百分比` | 去噪过程中开始降采样的起点（默认值：0.0）      | FLOAT   | 是  | 0.0-1.0                                                                   |
| `结束百分比` | 去噪过程中停止降采样的终点（默认值：0.35）     | FLOAT   | 是  | 0.0-1.0                                                                   |
| `跳过后收缩` | 是否在跳跃连接之后应用降采样（默认值：True）    | BOOLEAN | 是  | -                                                                         |
| `收缩算法`  | 用于降采样操作的插值方法（默认值："bicubic"） | COMBO   | 是  | "bicubic"<br />"nearest-exact"<br />"bilinear"<br />"area"<br />"bislerp" |
| `放大方法`  | 用于上采样操作的插值方法（默认值："bicubic"） | COMBO   | 是  | "bicubic"<br />"nearest-exact"<br />"bilinear"<br />"area"<br />"bislerp" |

仅当当前去噪步骤落在由 `start_percent` 和 `end_percent` 定义的范围内，并且仅在由 `block_number` 选择的块上时，才会应用降采样补丁。启用 `downscale_after_skip` 时，补丁会在跳跃连接之后应用；禁用时，则会在跳跃连接之前应用。之后，特征会被缩放回其原始尺寸，但仅当当前特征尺寸不再与降采样前记录的尺寸匹配时才会这样做。

参数 `block_number`、`start_percent`、`end_percent` 和 `downscale_after_skip` 在节点界面中标记为高级选项。

## 输出

| 输出名称    | 描述             | 数据类型  |
| ------- | -------------- | ----- |
| `model` | 已应用降采样补丁的修改后模型 | MODEL |

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