RF-Edit Reverse Sampler有哪些输入参数？

共 3 个输入，包括 attn_inj（attn_inj）、single_layers（single_layers）、double_layers（double_layers）。

RF-Edit Reverse Sampler的输出是什么？

共 1 个输出：SAMPLER（SAMPLER）。

RF-Edit Reverse Sampler有哪些可调参数？

共 2 个控件参数，包括 inject_steps（inject_steps）、order（order）。

RF-Edit Reverse Sampler属于哪个节点包？

属于「ComfyUI-Fluxtapoz」，节点分类为「第三方插件」。

RF-Edit Reverse Sampler RF-Edit Reverse Sampler

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 6 项

RF-Edit Reverse Sampler

attn_inj SAMPLER

single_layers

double_layers

inject_steps —

order —

英文节点 6 项

RF-Edit Reverse Sampler

attn_inj SAMPLER

single_layers

double_layers

inject_steps —

order —

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 3 · 输出 1 · 控件 2

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 3 项

attn_inj attn_inj

Attention 注入控制器，通常来自 forward 阶段记录。

single_layers single_layers

指定单 attention 层的注入目标（如 self-attn）。若不设置，则使用默认配置 DEFAULT_SINGLE_LAYERS。进阶用户可定制注入哪些层，增强对局部或深层结构的控制。

double_layers double_layers

指定双层结构 attention 层的注入目标（如 cross-attn + self-attn 组合）。

输出参数 1 项

SAMPLER SAMPLER

构建完成的采样器对象，用于执行反向 attention 注入采样任务。

控件参数 2 项

inject_steps inject_steps

反向采样过程中注入 attention 的步数（从 step=0 开始计数）。

order order

使用的采样阶数算法：second 表示标准二阶采样，速度较快；fireflow 增强区域融合流动感。建议默认使用 second，如需更自然渐变过渡可尝试 fireflow。

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

RF-Edit Reverse Sampler有哪些输入参数？: 共 3 个输入，包括 attn_inj（attn_inj）、single_layers（single_layers）、double_layers（double_layers）。
RF-Edit Reverse Sampler的输出是什么？: 共 1 个输出：SAMPLER（SAMPLER）。
RF-Edit Reverse Sampler有哪些可调参数？: 共 2 个控件参数，包括 inject_steps（inject_steps）、order（order）。
RF-Edit Reverse Sampler属于哪个节点包？: 属于「ComfyUI-Fluxtapoz」，节点分类为「第三方插件」。

同类节点

ComfyUI-Fluxtapoz

Create Flux Regional Cond Create Flux Regional Cond Flux Attention Override Flux Attention Override Apply Flux PAG Attention Apply Flux PAG Attention 用于修改 Stable Diffusion (SD) 模型注意力机制的自定义节点，采用 PAG（Progressive Attention Guidance）技术控制图像... Regional Style Model Apply Regional Style Model Apply 主要用于应用redux模型。Regional Style Model Apply Flux SEG Attention Apply Flux SEG Attention 该节点通过动态修改 Stable Diffusion 的注意力机制（Attention），实现对生成结果的精细化控制。(另一种图像增强方法)。Apply Flux SEG Flow Edit Sampler Flow Edit Sampler Flow Edit采样器，它通过自定义的 skip_steps（跳过步骤）和 refine_steps（优化步骤），为用户提供更灵活的采样控制。Flow Edit Flux Mix Noise Flux Mix Noise Configure Modified Flux Configure Modified Flux 用于修改扩散模型（Diffusion Model）。Configure Modified