你主动看到这篇文章的时候，我默认你对ComfyUI有所了解，那么K采样器又是什么呢？
K采样器是ComfyUI中用于图像生成的核心组件，它的作用是根据提供的模型以及正向和负向条件来生成给定潜在图像的新版本。这个过程包括对潜在图像进行加噪，然后使用模型和条件作为指导去除噪声，从而在图像被噪声擦除的地方生成新的细节。
接下来，我们详细看看K采样器中的参数以及有什么作用：
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Model（模型）：用于去噪的模型。
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Positive（正向条件）：正向条件，指导采样器生成包含特定元素的图像。
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Negative（负向条件）：负向条件，指导采样器生成不包含特定元素的图像。
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latent_image（潜在图像）：将被去噪的潜在图像。
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seed（随机种子）：用于创建噪声的随机种子，可以是固定的、每次随机、每次递增或递减。
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steps（步数）：去噪过程中使用的步骤数，步数越多，结果越准确，但生成时间也越长。
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cfg（分类器自由引导比例）：决定了采样器在实现提示内容方面的积极性。更高的比例强制图像更好地代表提示，但设置过高的比例会负面影响图像质量。
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sampler_name（采样器名称）：选择使用哪个采样器，不同的采样器有不同的算法逻辑，影响图像生成的路径和细节的呈现方式。
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scheduler（调度器）：控制去噪的速度，与采样器配合工作，影响图像的生成速度和质量。
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denoise（降噪）：通过噪声擦除多少潜在图像的信息，影响图像的清晰度。
以上是我在学习ComfyUI中K采样器的学习记录，希望对你有所帮助。后面还会持续更新关于K采样器中各个参数的细节。
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