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第三方插件 ComfyUI_Noise

Unsampler

此节点的作用与采样器相反。它根据模型和提示将输入的图像变成噪声。

Unsampler 2026-01-30 收录 381 次浏览

节点中英文对比

ComfyUI 结构对照

按当前节点配置,分别展示中文与英文节点结构。面板按 ComfyUI 实际界面还原: 左侧圆点是输入,右侧圆点与该行最右的名称为输出,下方胶囊是控件参数; 控件两端的三角表示可切换的选项。

中文节点 11 项
Unsampler
模型 LATENT
正面条件
负面条件
Latent图像
steps —
end_at_step —
cfg —
sampler_name —
scheduler —
normalize —
英文节点 11 项
Unsampler
model LATENT
positive
negative
latent_image
steps —
end_at_step —
cfg —
sampler_name —
scheduler —
normalize —
模型 条件 / 数值 Latent 其它类型 左圆点 = 输入,右圆点 = 输出 可切换选项 — 未设置默认值

面板用于对照参数位置与命名,不做交互;实际节点外观以 ComfyUI 内的主题为准。

参数说明

输入 4 · 输出 1 · 控件 6

依据当前节点关联的 NodesItems 数据,按输入、输出、控件三类分别列出名称与说明。

输入参数 4 项
模型 model
使用的模型(通常为 UNet + VAE 的复合模型)。
正面条件 positive
正向提示词条件 embedding。
负面条件 negative
负向提示词条件 embedding。
Latent图像 latent_image
输入的 latent 图像张量,通常来自前一步采样器。
输出参数 1 项
LATENT LATENT
反向采样处理后的 latent 图像(可能更接近原始噪声或“退化图像”)。
控件参数 6 项
steps steps
反向采样步数,决定“去噪”的迭代次数。
end_at_step end_at_step
指定在哪个 step 提前终止反采样;0 表示不提前终止。 该参数允许“从 step=0 回退到某个较高 step”,也就是你可以模拟只“反采样一点点”; 如果设置为 0,就执行完整的反采样。 示例:steps=20, end_at_step=5 实际从 step=0 反采样到 step=15(steps - end_at_step = 15)。
cfg cfg
Classifier-Free Guidance 提示词引导系数,控制正负条件差值程度。
sampler_name sampler_name
采样器名称,例如 euler, ddim, dpm++ 2m 等。
scheduler scheduler
调度器,例如 normal, karras, exponential。
normalize normalize
是否对输出 latent 进行均值为 0、方差为 1 的标准化。 normalize 启用后只是对最终样本做了简单的 mean/std 变换; 并不能确保其满足原始采样流程中的标准分布(因为反采样过程未必稳定)。

节点详解

原理 · 用法 · 常见问题
暂无节点说明

常见问题

按节点参数整理
Unsampler是做什么的?
此节点的作用与采样器相反。它根据模型和提示将输入的图像变成噪声。
Unsampler有哪些输入参数?
共 4 个输入,包括 模型(model)、正面条件(positive)、负面条件(negative)、Latent图像(latent_image)。
Unsampler的输出是什么?
共 1 个输出:LATENT(LATENT)。
Unsampler有哪些可调参数?
共 6 个控件参数,包括 steps(steps)、end_at_step(end_at_step)、cfg(cfg)、sampler_name(sampler_name)、scheduler(scheduler)、normalize(normalize)。
Unsampler属于哪个节点包?
属于「ComfyUI_Noise」,节点分类为「第三方插件」。

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ComfyUI_Noise