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# KSampler - ComfyUI Built-in Node Documentation

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

KSamplerは次のように動作します。特定のモデルとポジティブ・ネガティブ両方の条件に基づいて、提供された元の潜在画像情報を変更します。
まず、設定された **seed** と **denoise strength** に従って元の画像データにノイズを追加し、その後、事前設定された **Model** に **ポジティブ** および **ネガティブ** なガイダンス条件を組み合わせて画像を生成します。

## 入力

| パラメータ名                   | 説明                                             | データ型         | 必須  | デフォルト | 範囲/オプション                  |
| ------------------------ | ---------------------------------------------- | ------------ | --- | ----- | ------------------------- |
| Model                    | ノイズ除去プロセスに使用するモデルを入力します                        | checkpoint   | はい  | なし    | -                         |
| seed                     | ランダムノイズの生成に使用されます。同じ「seed」を使用すると、同一の画像が生成されます  | Int          | はい  | 0     | 0 \~ 18446744073709551615 |
| steps                    | ノイズ除去プロセスで使用するステップ数です。ステップ数が多いほど、より正確な結果が得られます | Int          | はい  | 20    | 1 \~ 10000                |
| cfg                      | 生成画像が入力条件にどの程度一致するかを制御します。6〜8が推奨されます           | float        | はい  | 8.0   | 0.0 \~ 100.0              |
| sampler\_name            | ノイズ除去に使用するサンプラーを選択します。生成速度とスタイルに影響します          | UI オプション     | はい  | なし    | 複数のアルゴリズム                 |
| scheduler                | ノイズの除去方法を制御し、生成プロセスに影響します                      | UI オプション     | はい  | なし    | 複数のスケジューラー                |
| Positive                 | ノイズ除去をガイドするポジティブな条件です。画像に表示したい内容を指定します         | conditioning | はい  | なし    | -                         |
| Negative                 | ノイズ除去をガイドするネガティブな条件です。画像に表示したくない内容を指定します       | conditioning | はい  | なし    | -                         |
| Latent\_Image            | ノイズ除去に使用される潜在画像です                              | Latent       | はい  | なし    | -                         |
| denoise                  | ノイズ除去率を決定します。値が低いほど、入力画像との関連性が低くなります           | float        | いいえ | 1.0   | 0.0 \~ 1.0                |
| control\_after\_generate | プロンプトごとにシードを変更する機能を提供します                       | UI オプション     | いいえ | なし    | Random/Inc/Dec/Keep       |

## 出力

| パラメータ  | 機能                        |
| :----- | :------------------------ |
| Latent | サンプラーによるノイズ除去後の潜在変数を出力します |

## ソースコード

\[2025年5月15日更新]

```Python theme={null}

def common_ksampler(model, seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent, denoise=1.0, disable_noise=False, start_step=None, last_step=None, force_full_denoise=False):
    latent_image = latent["samples"]
    latent_image = comfy.sample.fix_empty_latent_channels(model, latent_image)

    if disable_noise:
        noise = torch.zeros(latent_image.size(), dtype=latent_image.dtype, layout=latent_image.layout, device="cpu")
    else:
        batch_inds = latent["batch_index"] if "batch_index" in latent else None
        noise = comfy.sample.prepare_noise(latent_image, seed, batch_inds)

    noise_mask = None
    if "noise_mask" in latent:
        noise_mask = latent["noise_mask"]

    callback = latent_preview.prepare_callback(model, steps)
    disable_pbar = not comfy.utils.PROGRESS_BAR_ENABLED
    samples = comfy.sample.sample(model, noise, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image,
                                  denoise=denoise, disable_noise=disable_noise, start_step=start_step, last_step=last_step,
                                  force_full_denoise=force_full_denoise, noise_mask=noise_mask, callback=callback, disable_pbar=disable_pbar, seed=seed)
    out = latent.copy()
    out["samples"] = samples
    return (out, )
class KSampler:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {
            "required": {
                "model": ("MODEL", {"tooltip": "The model used for denoising the input latent."}),
                "seed": ("INT", {"default": 0, "min": 0, "max": 0xffffffffffffffff, "control_after_generate": True, "tooltip": "The random seed used for creating the noise."}),
                "steps": ("INT", {"default": 20, "min": 1, "max": 10000, "tooltip": "The number of steps used in the denoising process."}),
                "cfg": ("FLOAT", {"default": 8.0, "min": 0.0, "max": 100.0, "step":0.1, "round": 0.01, "tooltip": "The Classifier-Free Guidance scale balances creativity and adherence to the prompt. Higher values result in images more closely matching the prompt however too high values will negatively impact quality."}),
                "sampler_name": (comfy.samplers.KSampler.SAMPLERS, {"tooltip": "The algorithm used when sampling, this can affect the quality, speed, and style of the generated output."}),
                "scheduler": (comfy.samplers.KSampler.SCHEDULERS, {"tooltip": "The scheduler controls how noise is gradually removed to form the image."}),
                "positive": ("CONDITIONING", {"tooltip": "The conditioning describing the attributes you want to include in the image."}),
                "negative": ("CONDITIONING", {"tooltip": "The conditioning describing the attributes you want to exclude from the image."}),
                "latent_image": ("LATENT", {"tooltip": "The latent image to denoise."}),
                "denoise": ("FLOAT", {"default": 1.0, "min": 0.0, "max": 1.0, "step": 0.01, "tooltip": "The amount of denoising applied, lower values will maintain the structure of the initial image allowing for image to image sampling."}),
            }
        }

    RETURN_TYPES = ("LATENT",)
    OUTPUT_TOOLTIPS = ("The denoised latent.",)
    FUNCTION = "sample"

    CATEGORY = "sampling"
    DESCRIPTION = "Uses the provided model, positive and negative conditioning to denoise the latent image."

    def sample(self, model, seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, denoise=1.0):
        return common_ksampler(model, seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, denoise=denoise)

```

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