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SamplerLCMUpscale 노드는 잠재 일관성 모델(LCM) 샘플링과 이미지 업스케일링 기능을 결합한 특수 샘플링 방법을 제공합니다. 샘플링 프로세스 중에 다양한 보간 방법을 사용하여 이미지를 점진적으로 업스케일링하므로 단일 샘플링 패스에서 더 높은 해상도의 출력을 생성할 수 있습니다. 출력은 샘플링 노드에 연결할
| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 | 범위 |
|---|---|---|---|---|
확대율 | 업스케일링 중 적용할 전체 배율입니다. 값이 1.0이면 원본 해상도를 유지합니다(기본값: 1.0) | FLOAT | 예 | 0.1 - 20.0 |
확대 스텝 수 | 업스케일링 프로세스에 사용할 단계 수입니다. -1을 사용하면 샘플링 일정에 따라 자동으로 계산됩니다(기본값: -1) | INT | 예 | -1 - 1000 |
업스케일 방법 | 각 업스케일링 단계에서 이미지를 업스케일링하는 데 사용되는 보간 방법입니다(기본값: “bislerp”) | COMBO | 예 | ”bislerp" "nearest-exact" "bilinear" "area" "bicubic” |
scale_ratio와 scale_steps는 고급 매개변수입니다. 이미지는 업스케일링 단계에 걸쳐 원본 크기에서 대상 scale_ratio까지 점진적으로 업스케일링됩니다. scale_steps가 -1이면 업스케일링 단계 수가 샘플링 단계 수의 약 절반(최소 2)으로 자동 계산됩니다. 양수 값을 지정하면 노드가 내부적으로 값을 조정하고 총 샘플링 단계 수에 따라 제한합니다.
| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
|---|---|---|
sampler | 점진적 업스케일링으로 LCM 샘플링을 수행하는 구성된 샘플러 객체로, 샘플링 파이프라인에서 사용할 준비가 되어 있습니다 | SAMPLER |
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