K采样器节点及类似节点介绍

给大家上线新的篇章节点学习之-K采样器节点及类似节点介绍,这是继咱们Checkpoint加载器节点、CLIP文本编码器节点之后的又一重要节点。

K采样器节点：

随机种参数：

我们通常称后面这个数字叫做这个图的种子，那种子的作用是什么呢，当我们需要产出一张一模一样的图的时候，我们不仅需要提示词一样，我们还需要种子一样，这样才能产生出完全一样的图片，当然我们在生图时一般都将种子设置为随机，就像紧跟在下面的运行后操作参数：他写的random就代表了每次生成一张图，都会再产生一个随机种子用于保证我们每次生成的图片都不是完全一样图，接下来我们看到这个节点中的步数：这个参数，它可以看做我们的烹饪时间，步数越高代表所需时间越长，这样我们也能更好得理解，为什么步数高并不一定会让生成的图像变得更好，就像是烹饪时间过长，导致菜肴原本的味道已经流失一样，这也需要你自己进行调整，当然，在这里我们选择了默认的20步，大多数情况下，你将步数调整在附近数即可。

CFG参数：

他可以类比于你对预期菜肴的指导，cfg越高，越接近于你正面提示词的描述，而越低更偏向于让他自由发挥。就像是你在正面提示词描述了包子在盘子中的场景，当cfg低的时候，他可能会生成馒头在碗里的图像。这就是cfg的约束指导作用。

采样器：

采样器我们一样类比，他相当于烹饪的方式，例如传统炖煮（ddim，lms）采样，慢火细煮（plms），不同的采样方式会影响最终生成的稳定性，速度和细节程度。而这里我们选择的Euler采样则是中庸之道，既注重细节又注重效率，是最适合的默认选择

调度器：

你可以理解为烹饪过程中如何安排顺序和节奏，例如顺序调度，就像是按照烹饪顺序一步步进行，跳跃调度则是你跳过了一些认为不太重要的步骤。不同的调度器最终会影响成品的特征和完成的效率。这里的normal调度器就像是在顺序烹饪中，还能及时根据当时的情况进行调整，也是默认调度器的不二选择。

降噪：

功能就和他的名字类似，去除多余的杂质部分，降噪强度高，可能会让你的图片缺失部分细节，反之则可能增加不需要的部分，这也需要你自行根据需要的情况进行调整。

介绍完K采样器节点的参数，我们来看类似功能的其他节点：

K采样器（效率）：

可以看到他的名字比默认的K采样器后面多了一个“效率”，也就代表了这个节点的集成度也是很高的。你可以看到他的输出口有很多，这样就为我们二次放大或者需要二次采样的操作提供了很大的便利。例如下面的工作流：

中间的放大功能的实现就是依靠两个K采样器（效率）实现，显得简洁又高效，这也是它被称作“效率”的原因。

如下图：前面的K采样器（效率）部分也可以使用效率加载器以及LORA堆进行配合，达到一个节点即可调用多个LORA以及单节点同时可以加载模型，VAE，写提示词，调整生成图像大小和批次的效果，也非常符合“效率”一词。

K采样器（节点束）：

他的原英文名为KSampler（pipe），pipe（管道）其实是编程里的概念，代表一种进程间的单向数据流动。我们来看他与默认K采样器的对比，他的输入部分多了一个“基础节点束”的输入部分，这是与另一个节点配合使用的，如下图：

基础束节点用于提供数据给K采样器（节点束）。

当你想构建一个包含类似的连续多次生成的工作流时，将“到基础束”节点的输入接齐后，输出部分接到K采样器（节点束）的输入部分即可，这样K采样器就能够正常工作了，而后续当你每次需要使用K采样器节点时，只需要将基础节点束一个节点接好就可以使用啦，不需要从前往后拉好几条长长的线了，既美观，又方便。像下图这样：

那么咱们【K采样器节点及类似节点介绍】学习就到这里了，咱们文章每篇安排的内容不多，但是希望同学们能够学习消化，从而融入到实际的运用之中。欢迎感兴趣的小伙伴持续关注学习，我们致力于用最基础简单的语言，让你一键学会ComfyUI工作流！