Aqui está a tradução da documentação para português brasileiro, seguindo todas as regras especificadas:

TCFG (Tangential Damping CFG) refina as previsões incondicionais (negativas) para melhor alinhá-las com as previsões condicionais (positivas) durante o processo de amostragem. Esta técnica melhora a qualidade da saída aplicando amortecimento tangencial à orientação incondicional, com base no artigo de pesquisa 2503.18137. O nó modifica o comportamento de amostragem do modelo ajustando como as previsões incondicionais são processadas durante a orientação livre de classificador.

## Entradas

| Parâmetro | Descrição | Tipo de Dado | Obrigatório | Intervalo |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `model` | O modelo ao qual aplicar o CFG com amortecimento tangencial | MODEL | Sim | - |

## Saídas

| Nome da Saída | Descrição | Tipo de Dado |
| --- | --- | --- |
| `patched_model` | O modelo modificado com o CFG de amortecimento tangencial aplicado | MODEL |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `de6b4deb8a42f05dff90e393bff1e0b4b8ed58887586ca81c236e1a780be5776`