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# CFGNorm - ComfyUI Built-in Node Documentation

> CFGNorm 将一种归一化技术应用于扩散模型中的无分类器引导（CFG）过程。

CFGNorm 将一种归一化技术应用于扩散模型中的无分类器引导（CFG）过程。它通过比较条件输出和无条件输出的范数来调整去噪预测的尺度，然后应用强度乘数来控制效果。默认情况下，归一化仅衰减引导输出，但启用 `pre_cfg` 后，会在采样器的 CFG 组合之前重新缩放组合噪声，且不进行截断，这可能会导致放大。

## 输入

| 参数        | 描述                                                                                                                     | 数据类型    | 必需 | 范围           |
| --------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------- | -- | ------------ |
| `模型`      | 要应用 CFG 归一化的扩散模型                                                                                                       | MODEL   | 是  | -            |
| `强度`      | 控制应用于 CFG 缩放的归一化效果的强度（默认值：1.0）                                                                                         | FLOAT   | 是  | 0.0 到 100.0  |
| `pre_cfg` | 如果为 true，则在采样器的 CFG 组合之前重新缩放组合噪声，且不进行截断（可能会放大）。与 Lens 等模型使用的范数缩放 CFG 匹配。默认值 false 保持原始的 CFG 后 x0 空间中仅衰减的行为。（默认值：False） | BOOLEAN | 否  | true / false |

注意：此节点标记为实验性。

## 输出

| 输出名称 | 描述                        | 数据类型  |
| ---- | ------------------------- | ----- |
| `模型` | 返回已修改的模型，其采样过程应用了 CFG 归一化 | MODEL |

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