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RenormCFG 节点通过应用条件缩放和归一化来修改扩散模型中的无分类器引导(CFG)过程。它根据指定的时间步阈值和重归一化因子来调整去噪过程,从而在图像生成期间控制条件预测与无条件预测的影响程度。返回的模型将带有这一修补后的 CFG 行为。

输入

注意:cfg_truncrenorm_cfg 是高级参数。只有当 renorm_cfg 大于 0.0 且当前时间步低于 cfg_trunc 时,重归一化才会生效;如果新的预测范数已经低于计算得到的最大值,则不执行重新缩放。

输出

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Source fingerprint (SHA-256): 5925bdfe2d62ef7261d73cda661834102ae6600b1afe53f4093568a6e83ec2ab