[BSS] - Foveated Latent Sampling (Custom node)

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モデル説明

これにより、Foveated Latent Sampling を ComfyUI で直接使用できます。このカスタムノードは、私の記事で説明した手法を実装するために開発しました:Foveated Latent Sampling - 記事

このノードは、記事で説明されているように、潜在空間のサンプリングプロセスを最適化し、構造と詳細の分布を改善します。本ファイルは、ワークフローへの簡単な統合を目的として、スタンドアロン形式でパッケージされています。

主な特徴:

  • Foveated Latent Sampling の実装: 理論的な手法を実用的なノードとして実現します。

  • 最適化されたサンプリング: フォベーションレンダリングのロジックに基づいて、一貫性と詳細に焦点を当てます。

  • 簡単な統合: ComfyUI の標準的な潜在変数処理と互換性を持つように設計されています。


📂 インストール

手動インストール:

  1. .zip ファイルをダウンロードします。

  2. ComfyUI の custom_nodes フォルダに移動します(例:ComfyUI/custom_nodes/)。

  3. アーカイブをこのフォルダに展開します。

    • 最終的なパスは次のようになります: ComfyUI/custom_nodes/Foveated-Latent-Sampling/
  4. ComfyUI を再起動します。

必要条件: このノードが ComfyUI のデフォルト環境に含まれていない特定のライブラリに依存している場合、以下のコマンドを実行してください:

pip install -r requirements.txt

(再起動後にインポートエラーが発生しない場合は、この手順をスキップしてください。)


🚀 使用方法

  1. ComfyUI を再起動した後、キャンバスをダブルクリックするか、右クリックしてノードメニューを開きます。

  2. "FLS" を検索するか、Sampler カテゴリ内で探します。

  3. ワークフローにノードを接続します(通常は、潜在変数のソースとサンプラーの間に、またはノードのロジックに応じてパッチとして接続します)。

  4. 理論的背景やパラメータ調整のヒントについては、元の記事を参照してください。


バグ報告およびフィードバック: このノードは FLS 概念の実験的実装です。問題が発生した場合や、サンプリングロジックに関する提案がある場合は、下部にコメントをお寄せください。

このモデルで生成された画像

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