本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议，欢迎贡献您的力量！在 GitHub 上编辑BetaSamplingScheduler 节点使用 beta 调度算法为采样过程生成一系列噪声水平（sigmas）。它接收模型和配置参数，创建自定义的噪声调度，用于控制图像生成过程中的去噪流程。该调度器允许通过 alpha 和 beta 参数微调降噪轨迹。
输入参数
| 参数 | 数据类型 | 输入类型 | 默认值 | 取值范围 | 描述 |
|---|---|---|---|---|---|
模型 | MODEL | 必选 | - | - | 用于采样的模型，提供模型采样对象 |
步数 | INT | 必选 | 20 | 1-10000 | 生成 sigmas 的采样步数 |
阿尔法 | FLOAT | 必选 | 0.6 | 0.0-50.0 | Beta 调度器的 alpha 参数，控制调度曲线形状 |
贝塔 | FLOAT | 必选 | 0.6 | 0.0-50.0 | Beta 调度器的 beta 参数，控制调度曲线形状 |
输出结果
| 输出名称 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
SIGMAS | SIGMAS | 用于采样过程的噪声水平序列 |