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# SamplerLCMUpscale - ComfyUI Built-in Node Documentation

> 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

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 수 있는 구성된 샘플러 객체입니다.

## 입력

| 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"<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 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

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