이 노드는 연속 EDM(에너지 기반 확산 모델) 샘플링 기법을 통합하여 모델의 샘플링 성능을 향상시키도록 설계되었습니다. 모델의 샘플링 과정에서 노이즈 수준을 동적으로 조정할 수 있게 하여, 생성 품질과 다양성을 보다 정밀하게 제어할 수 있습니다.

## 입력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | Python 데이터 타입 |
| --- | --- | --- | --- |
| `모델` | 연속 EDM 샘플링 기능으로 향상시킬 모델입니다. 고급 샘플링 기법을 적용하기 위한 기반 역할을 합니다. | `MODEL` | `torch.nn.Module` |
| `샘플링` | 적용할 샘플링 유형을 지정합니다. 'eps'는 엡실론 샘플링, 'v_prediction'은 속도 예측을 의미하며, 샘플링 과정에서 모델의 동작에 영향을 줍니다. | COMBO[STRING] | `str` |
| `최대 시그마` | 노이즈 수준의 최대 시그마 값으로, 샘플링 중 노이즈 주입 과정의 상한을 제어할 수 있습니다. | `FLOAT` | `float` |
| `최소 시그마` | 노이즈 수준의 최소 시그마 값으로, 노이즈 주입의 하한을 설정하여 모델의 샘플링 정밀도에 영향을 줍니다. | `FLOAT` | `float` |

## 출력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | Python 데이터 타입 |
| --- | --- | --- | --- |
| `모델` | 연속 EDM 샘플링 기능이 통합되어 향상된 모델로, 생성 작업에 바로 사용할 수 있습니다. | MODEL | `torch.nn.Module` |

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