Epsilon Scaling - ComfyUI Built-in Node Documentation

Complete documentation for the Epsilon Scaling node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.

このノードは、研究論文「Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models」（arxiv.org/abs/2308.15321v6）で提案されたEpsilon Scaling法を実装しています。サンプリングプロセス中に予測ノイズをスケーリングすることで、露出バイアスを低減し、生成画像の品質向上を実現します。本実装では、論文で実用性と効果のバランスが推奨されている「均一スケジュール」を採用しています。

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入力

パラメータ	説明	データ型	必須	範囲
モデル	イプシロンスケーリングパッチが適用されるモデルです。	MODEL	はい	-
スケーリング係数	予測ノイズをスケーリングする係数です。1.0より大きい値はノイズを低減し、1.0より小さい値はノイズを増加させます（デフォルト: 1.005）。	FLOAT	いいえ	0.5 - 1.5

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出力

出力名	説明	データ型
モデル	入力モデルにイプシロンスケーリング関数を適用したパッチ版です。サンプリングプロセスに変更が加えられています。	MODEL

このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ [GitHub で編集](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/Epsilon Scaling/ja.md)

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Source fingerprint (SHA-256): 85c464ce0b2ec2a031a01d9eef5d50fd300be3012499cc061705fb7964110882