ComfyUI の KSampler ノード

Q: 焼きすぎたような、彩度過剰でコントラストが強すぎる出力

cfgがモデルやLoRAスタックに対して高すぎる、または多くのステップでeuler_ancestralを使っている。 cfgを4～6に下げる、LoRAの強さを減らす、またはeuler_ancestralからdpmpp_2mに切り替える。

Q: プロンプトを変えても同じ画像が繰り返される（シードが固定されたまま）

control_after_generateがfixedで、cfgやステップ数が低いためノイズが支配的。 randomizeかincrementに設定し、cfgを少し上げる。

KSamplerはノイズ除去のループを実行します。モデル、プロンプト、潜在変数を受け取り、シード、ステップ数、cfg、サンプラー、スケジューラー、denoiseで制御された完成した潜在画像を出力します。

ノードパック:ComfyUI core

カテゴリ:サンプリング

Author: comfyanonymous

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KSampler の役割

KSamplerは実際に画像を生成する場所です。入力の潜在変数（Empty Latent Imageからのランダムノイズやimg2img用のエンコードされた画像）から始めて、モデルにノイズを指定されたステップ数だけ除去するように頼みます。cfgの量だけポジティブプロンプトに近づき、ネガティブプロンプトから遠ざかります。結果はLATENTで、VAE Decodeが画像に変換します。

sampler_nameは数値計算法（euler、euler_ancestral、dpmpp_2m、dpmpp_2m_sde、dpmpp_3m_sde、uni_pc、lcmなど）を選び、schedulerはノイズのカーブ（normal、karras、exponential、sgm_uniform、simple、beta）を選びます。denoiseは入力潜在のどれだけを置き換えるかを制御します。テキストから画像は1.0、img2imgや高解像度パスは0.3～0.7です。KSampler (Advanced)はマルチステージサンプリング用に開始と終了ステップを公開しています。

入力

名前	型	意味
model	MODEL	LoRAやControlNetパッチを適用した後のノイズ除去モデル。
positive	CONDITIONING	欲しいもの（CLIP Text Encodeから、場合によってはControlNet Apply経由）。
negative	CONDITIONING	欲しくないもの。
latent_image	LATENT	開始時の潜在変数：空のノイズかエンコードされた画像。
seed	INT	ノイズのシード。同じシードと設定なら同じ画像が再現される。control_after_generateで固定、増加、減少、ランダム化を設定可能。
steps	INT	ノイズ除去のステップ数。ほとんどのSDモデルは20～30、Lightning、Turbo、LCMモデルは4～8。
cfg	FLOAT	Classifier-free guidanceのスケール。SD 1.5やSDXLは5～8、Fluxや蒸留モデルは1.0。
sampler_name	COMBO	サンプリングアルゴリズム。
scheduler	COMBO	ノイズスケジュール。
denoise	FLOAT	除去するノイズの割合。1.0は最初からやり直し。低いほど入力画像を多く残す。

出力

名前	型	意味
LATENT	LATENT	VAE Decodeや2つ目のサンプラーに渡すためのサンプリング済み潜在変数。

KSampler の使い方

MODEL、両方のCONDITIONING、LATENTを接続する。
SDXLならstepsを25、cfgを7、dpmpp_2mとkarrasを設定。Fluxならeulerとsimple、cfgを1に。
新しい画像を作るならdenoiseを1.0に設定。
LATENTをVAE Decodeに接続し、その後に画像保存へ。
キューに入れて、プロンプトを繰り返すときはシードを固定。

設定とコツ

dpmpp_2m + karrasは万能な選択肢。euler_ancestralはバリエーションを増やせるが収束しない。dpmpp_2m_sdeはGPU間の決定論性を犠牲にして詳細を増やす。
Lightning、Hyper、Turboチェックポイントは独自の設定が必要：4～8ステップ、cfg 1～2、sgm_uniformかsimple。
高解像度パスでは最初の潜在をUpscale Latent Byに通し、denoiseを0.4～0.55にした2つ目のKSamplerに渡す。
Ctrl+Shift+Vを押すと接続付きでノードを貼り付けられる。サンプラー複製時に便利。
同じGPUで同じ設定なら固定シードは再現可能。異なるカードでは少し違うこともある。