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！ 在 GitHub 上编辑NAGuidance 节点对模型应用归一化注意力引导技术。该技术通过修改采样过程中模型的注意力机制，引导生成过程远离不期望的概念，从而使得蒸馏模型或快速模型能够使用负向提示词。
输入参数
| 参数名 | 数据类型 | 必填 | 取值范围 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
model | MODEL | 是 | - | 要应用归一化注意力引导的模型。 |
nag_scale | FLOAT | 是 | 0.0 - 50.0 | 引导强度因子。值越高，生成结果越远离负向提示词。（默认值：5.0） |
nag_alpha | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 归一化注意力的混合因子。值为 1.0 时完全替换原始注意力，值为 0.0 时无效果。（默认值：0.5） |
nag_tau | FLOAT | 是 | 1.0 - 10.0 | 用于限制归一化比率的缩放因子。（默认值：1.5） |
输出结果
| 输出名称 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
model | MODEL | 已启用归一化注意力引导的修补后模型。 |