SamplerCustom - ComfyUI Built-in Node Documentation

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

SamplerCustom 节点旨在为各种应用提供灵活且可定制的采样机制。它允许用户选择并配置不同的采样策略，以满足其特定需求，从而增强采样过程的适应性和效率。

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输入

参数名称	数据类型	作用
模型	MODEL	模型 输入类型指定用于采样的模型，对确定采样行为和输出起着关键作用。
添加噪波	BOOLEAN	添加噪波 输入类型允许用户指定是否应在采样过程中添加噪声，影响生成样本的多样性和特性。
噪波种子	INT	噪波种子 输入类型为噪声生成提供种子，确保在添加噪声时采样过程的可复现性和一致性。
cfg	FLOAT	cfg 输入类型设置采样过程的配置，允许微调采样参数和行为。
正面条件	CONDITIONING	正面条件 输入类型代表正面条件信息，指导采样过程生成符合指定正面属性的样本。
负面条件	CONDITIONING	负面条件 输入类型代表负面条件信息，引导采样过程避免生成显示指定负面属性的样本。
采样器	SAMPLER	采样器 输入类型选择要使用的特定采样策略，直接影响生成样本的性质和质量。
Sigmas	SIGMAS	Sigmas 输入类型定义采样过程中要使用的噪声水平，影响样本空间的探索和输出的多样性。
Latent	LATENT	Latent 输入类型为采样过程提供初始潜在图像，作为样本生成的起点。

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输出

参数名称	数据类型	作用
降噪Latent	LATENT	output 代表采样过程的主要结果，包含生成的样本。
denoised_output	LATENT	denoised_output 代表应用去噪过程后的样本，可能增强生成样本的清晰度和质量。