El KSampler funciona de la siguiente manera: modifica la información de la imagen latente original proporcionada basándose en un modelo específico y condiciones tanto positivas como negativas.
Primero, añade ruido a los datos de la imagen original según la **semilla** y la **fuerza de eliminación de ruido** establecidas, luego introduce el **Modelo** predefinido combinado con las condiciones de guía **positiva** y **negativa** para generar la imagen.

## Entradas

| Nombre del Parámetro | Descripción | Tipo de Dato | Obligatorio | Por Defecto | Rango/Opciones |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Model | Modelo de entrada utilizado para el proceso de eliminación de ruido | checkpoint | Sí | Ninguno | - |
| seed | Se utiliza para generar ruido aleatorio; usar la misma "semilla" genera imágenes idénticas | Int | Sí | 0 | 0 ~ 18446744073709551615 |
| steps | Número de pasos a utilizar en el proceso de eliminación de ruido; más pasos significan resultados más precisos | Int | Sí | 20 | 1 ~ 10000 |
| cfg | Controla qué tan fielmente la imagen generada coincide con las condiciones de entrada; se recomienda 6-8 | float | Sí | 8.0 | 0.0 ~ 100.0 |
| sampler_name | Elija el muestreador para la eliminación de ruido; afecta la velocidad y el estilo de generación | Opción de UI | Sí | Ninguno | Múltiples algoritmos |
| scheduler | Controla cómo se elimina el ruido; afecta el proceso de generación | Opción de UI | Sí | Ninguno | Múltiples programadores |
| Positive | Condiciones positivas que guían la eliminación de ruido; lo que desea que aparezca en la imagen | conditioning | Sí | Ninguno | - |
| Negative | Condiciones negativas que guían la eliminación de ruido; lo que no desea en la imagen | conditioning | Sí | Ninguno | - |
| Latent_Image | Imagen latente utilizada para la eliminación de ruido | Latent | Sí | Ninguno | - |
| denoise | Determina la proporción de eliminación de ruido; valores más bajos significan menos conexión con la imagen de entrada | float | No | 1.0 | 0.0 ~ 1.0 |
| control_after_generate | Proporciona la capacidad de cambiar la semilla después de cada indicación | Opción de UI | No | Ninguno | Random/Inc/Dec/Keep |

## Salida

| Parámetro | Función                                    |
| --------- | ------------------------------------------ |
| Latent    | Genera el latente después de la eliminación de ruido del muestreador |

## Código Fuente

[Actualizado el 15 de mayo de 2025]

```Python

def common_ksampler(model, seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent, denoise=1.0, disable_noise=False, start_step=None, last_step=None, force_full_denoise=False):
    latent_image = latent["samples"]
    latent_image = comfy.sample.fix_empty_latent_channels(model, latent_image)

    if disable_noise:
        noise = torch.zeros(latent_image.size(), dtype=latent_image.dtype, layout=latent_image.layout, device="cpu")
    else:
        batch_inds = latent["batch_index"] if "batch_index" in latent else None
        noise = comfy.sample.prepare_noise(latent_image, seed, batch_inds)

    noise_mask = None
    if "noise_mask" in latent:
        noise_mask = latent["noise_mask"]

    callback = latent_preview.prepare_callback(model, steps)
    disable_pbar = not comfy.utils.PROGRESS_BAR_ENABLED
    samples = comfy.sample.sample(model, noise, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image,
                                  denoise=denoise, disable_noise=disable_noise, start_step=start_step, last_step=last_step,
                                  force_full_denoise=force_full_denoise, noise_mask=noise_mask, callback=callback, disable_pbar=disable_pbar, seed=seed)
    out = latent.copy()
    out["samples"] = samples
    return (out, )
class KSampler:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {
            "required": {
                "model": ("MODEL", {"tooltip": "El modelo utilizado para eliminar el ruido del latente de entrada."}),
                "seed": ("INT", {"default": 0, "min": 0, "max": 0xffffffffffffffff, "control_after_generate": True, "tooltip": "La semilla aleatoria utilizada para crear el ruido."}),
                "steps": ("INT", {"default": 20, "min": 1, "max": 10000, "tooltip": "El número de pasos utilizados en el proceso de eliminación de ruido."}),
                "cfg": ("FLOAT", {"default": 8.0, "min": 0.0, "max": 100.0, "step":0.1, "round": 0.01, "tooltip": "La escala de Guía Sin Clasificador equilibra la creatividad y la adherencia a la indicación. Los valores más altos resultan en imágenes que coinciden más estrechamente con la indicación, sin embargo, valores demasiado altos afectarán negativamente la calidad."}),
                "sampler_name": (comfy.samplers.KSampler.SAMPLERS, {"tooltip": "El algoritmo utilizado al muestrear, esto puede afectar la calidad, velocidad y estilo de la salida generada."}),
                "scheduler": (comfy.samplers.KSampler.SCHEDULERS, {"tooltip": "El programador controla cómo se elimina gradualmente el ruido para formar la imagen."}),
                "positive": ("CONDITIONING", {"tooltip": "El condicionamiento que describe los atributos que desea incluir en la imagen."}),
                "negative": ("CONDITIONING", {"tooltip": "El condicionamiento que describe los atributos que desea excluir de la imagen."}),
                "latent_image": ("LATENT", {"tooltip": "La imagen latente a la que se le eliminará el ruido."}),
                "denoise": ("FLOAT", {"default": 1.0, "min": 0.0, "max": 1.0, "step": 0.01, "tooltip": "La cantidad de eliminación de ruido aplicada; los valores más bajos mantendrán la estructura de la imagen inicial permitiendo el muestreo de imagen a imagen."}),
            }
        }

    RETURN_TYPES = ("LATENT",)
    OUTPUT_TOOLTIPS = ("El latente con ruido eliminado.",)
    FUNCTION = "sample"

    CATEGORY = "sampling"
    DESCRIPTION = "Utiliza el modelo proporcionado, el condicionamiento positivo y negativo para eliminar el ruido de la imagen latente."

    def sample(self, model, seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, denoise=1.0):
        return common_ksampler(model, seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, denoise=denoise)

```

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