Epsilon Scaling - ComfyUI Built-in Node Documentation

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

此节点实现了研究论文《Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models》（arxiv.org/abs/2308.15321v6）中提出的 Epsilon Scaling 方法。其工作原理是在采样过程中缩放预测的噪声，以帮助减少曝光偏差，从而提升生成图像的质量。本实现采用了论文推荐的“均匀调度”（uniform schedule），因其兼具实用性和有效性。

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输入

参数	描述	数据类型	是否必填	取值范围
模型	将应用 epsilon scaling 补丁的模型。	MODEL	是	-
系数	预测噪声的缩放因子。大于 1.0 的值会减少噪声，小于 1.0 的值则会增加噪声（默认值：1.005）。	FLOAT	否	0.5 - 1.5

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输出

输出名称	描述	数据类型
模型	输入模型的补丁版本，其采样过程已应用 epsilon scaling 函数。	MODEL

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Source fingerprint (SHA-256): 85c464ce0b2ec2a031a01d9eef5d50fd300be3012499cc061705fb7964110882