ComfyUI 噪声

本仓库包含了6个用于 ComfyUI 的节点，可以对噪声进行更多控制和灵活操作。这允许例如创建具有微小变化的生成工作流，或者为某些输入图像和提示词找到相应的噪声。

节点

噪声潜在图像：

该节点允许你生成噪声，你可以在 latent>noise 下找到这个节点，它有以下设置：

source: 生成噪声的位置，当前支持 GPU 和 CPU。
seed: 噪声种子。
width: 图像宽度。
height: 图像高度。
batch_size: 批量大小。

复制批次索引：

此节点的功能已移至核心，请使用：Latent>Batch>Repeat Latent Batch 和 Latent>Batch>Latent From Batch 代替。

该节点允许你复制批次中的某个样本，这可以用于复制例如编码后的图像，也可以复制上面列出的节点生成的噪声。你可以在 latent 下找到这个节点，它有以下设置：

latents: 潜在表示。
batch_index: 要复制的潜在表示中的样本索引。
batch_size: 新的批量大小（即复制样本的次数）。

球面线性插值潜在表示：

该节点允许你混合两个潜在表示。两个输入的潜在表示必须具有相同的维度，否则节点将忽略混合因子，而输出顶部槽位的内容。对于附加到潜在表示的其他内容，如掩码，只有顶部槽位的内容会被传递。你可以在 latent 下找到这个节点，它有以下输入：

latents1: 第一批潜在表示。
latents2: 第二批潜在表示。此输入是可选的。
mask: 决定在潜在表示中哪里进行球面线性插值。此输入是可选的。
factor: 第二批潜在表示应该插值到第一批的程度。

获取 Sigma：

该节点可用于计算采样器开始去噪时预期的噪声量。你可以在 latent>noise 下找到这个节点，它有以下输入和设置：

model: 用于计算 sigma 的模型。
sampler_name: 用于计算 sigma 的采样器名称。
scheduler: 采样器中使用的调度类型。
steps: 调度中的总步数。
start_at_step: 采样器的起始步骤，即它预期输入图像中的噪声量。
end_at_step: 前一个采样器的当前结束步骤，即图像中已有的噪声量。

大多数情况下，你只需将 start_at_step 保持为零，end_at_step 保持为 steps。但如果你想在两个采样器之间重新注入一些噪声，例如一个采样器从 0 到 15 去噪，第二个从 10 到 20 去噪，你需要使用 start_at_step 为 10，end_at_step 为 15。这样我们得到的图像处于步骤 15，可以被加噪回到步骤 10，然后第二个采样器可以将其带到 20。注意，高级 K 采样器有 add_noise 和 return_with_leftover_noise 的设置，在使用这些节点时，我们都希望将它们禁用。

注入噪声：

该节点允许您将噪声实际注入到图像潜空间中，您可以在"latent>noise"下找到此节点，它具有以下输入：

潜变量：要注入噪声的潜变量。
噪声：噪声。此输入是可选的。
掩码：确定在哪里注入噪声。此输入是可选的。
强度：噪声的强度。请注意，我们可以使用上面的节点为我们计算适当的强度值。

反采样器：

该节点执行与采样器相反的操作。它计算给定模型和提示词下生成图像所需的噪声。您可以在"sampling"下找到此节点，它接受以下输入和设置：

模型：目标模型。
步骤：噪声化的步骤数。
结束步骤：回溯到哪一步。
CFG：分类器自由引导尺度。
采样器名称：使用的采样技术名称。
调度器：使用的调度类型。
归一化：是否在输出前对噪声进行归一化。在将其传递给期望归一化噪声的注入噪声节点时很有用。
正面提示词：正面提示词。
负面提示词：负面提示词。
潜在图像：要重新添加噪声的图像。

当尝试尽可能忠实地重建目标图像时，如果反采样器和采样器都使用接近1.0的CFG尺度和相似的步骤数，效果最佳。但是尝试调整这些设置以更好地了解结果也很有趣且值得。这个节点让您可以执行类似于A1111 img2img替代方案脚本的操作。

示例

以下是一些展示如何使用上述节点的示例。这些示例的工作流程可以在"example_workflow"文件夹中找到。

展示如何为给定种子生成小变体的工作流程截图

要为给定生成创建小变体，我们可以执行以下操作：使用"噪声潜在图像"节点生成我们感兴趣的种子的噪声，然后使用"复制批次索引"节点创建整个批次。请注意，如果我们对img2img执行此操作，我们可以使用相同的节点来复制图像潜变量。接下来，我们生成更多噪声，但这次我们生成一批噪声而不是单个样本。然后，我们使用"Slerp潜变量"节点将这个新创建的噪声插值到另一个中。为了确定注入此噪声所需的强度，我们使用"获取Sigma"节点。最后，我们使用"注入噪声"节点将插值后的噪声注入到一批空白潜变量中。请注意，我们使用高级Ksampler，并禁用了"add_noise"设置。

</details> <details> <summary> "反采样" </summary>

展示如何为给定种子生成小变体的工作流程截图要获得重现特定图像的噪声，我们首先加载一张图像。然后，我们使用低cfg值的Unsampler节点。为了检查这是否有效，我们将生成的噪声重新输入到高级ksampler中，同时禁用add_noise设置，并将cfg设为1.0。