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# SamplerSASolver - ComfyUI Built-in Node Documentation

> SamplerSASolver 노드는 확산 모델을 위한 사용자 정의 샘플링 알고리즘을 구현합니다. 이 노드는 예측-수정(predictor-corrector) 접근 방식과 구성 가능한 차수 설정 및 확률 미분 방정식(SDE) 매개변수를 사용하여 입력 모델에서 샘플을 생성합니다.

SamplerSASolver 노드는 확산 모델을 위한 사용자 정의 샘플링 알고리즘을 구현합니다. 이 노드는 예측-수정(predictor-corrector) 접근 방식과 구성 가능한 차수 설정 및 확률 미분 방정식(SDE) 매개변수를 사용하여 입력 모델에서 샘플을 생성합니다.

## 입력

| 매개변수         | 설명                                                         | 데이터 유형  | 필수  | 범위          |
| ------------ | ---------------------------------------------------------- | ------- | --- | ----------- |
| `모델`         | 샘플링에 사용할 확산 모델                                             | MODEL   | 예   | -           |
| `ETA`        | 스텝 크기 스케일링 계수를 제어합니다 (기본값: 1.0)                            | FLOAT   | 아니요 | 0.0 - 10.0  |
| `SDE 시작 백분율` | SDE 샘플링의 시작 백분율 (기본값: 0.2)                                 | FLOAT   | 아니요 | 0.0 - 1.0   |
| `SDE 종료 백분율` | SDE 샘플링의 종료 백분율 (기본값: 0.8)                                 | FLOAT   | 아니요 | 0.0 - 1.0   |
| `S 노이즈`      | 샘플링 중 추가되는 노이즈의 양을 제어합니다 (기본값: 1.0)                        | FLOAT   | 아니요 | 0.0 - 100.0 |
| `예측기 차수`     | 솔버에서 예측자 구성 요소의 차수 (기본값: 3)                                | INT     | 아니요 | 1 - 6       |
| `수정기 차수`     | 솔버에서 수정자 구성 요소의 차수 (기본값: 4)                                | INT     | 아니요 | 0 - 6       |
| `PECE 사용`    | PECE(Predict-Evaluate-Correct-Evaluate) 방식을 활성화 또는 비활성화합니다 | BOOLEAN | 아니요 | -           |
| `단순 2차`      | 단순화된 2차 계산을 활성화 또는 비활성화합니다                                 | BOOLEAN | 아니요 | -           |

## 출력

| 출력 이름     | 설명                            | 데이터 유형  |
| --------- | ----------------------------- | ------- |
| `sampler` | 확산 모델과 함께 사용할 수 있는 구성된 샘플러 객체 | SAMPLER |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `31da2d436665bf533c28b32248f632edab8f6d92372402904702ae954230f98d`