KSampler 的工作原理如下：它根据特定模型以及正向和负向条件，修改所提供的原始潜空间图像信息。
首先，根据设定的 **seed**（种子）和 **denoise**（去噪强度），向原始图像数据添加噪声，然后将预设的 **Model**（模型）与 **positive**（正向）和 **negative**（负向）引导条件结合，输入以生成图像。

## 输入

| 参数名 | 描述 | 数据类型 | 是否必填 | 默认值 | 范围/选项 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| `Model` | 用于去噪过程的输入模型 | checkpoint | 是 | 无 | - |
| `种子` | 用于生成随机噪声，使用相同的“种子”将生成相同的图像 | Int | 是 | 0 | 0 ~ 18446744073709551615 |
| `步数` | 去噪过程中使用的步数，步数越多，结果越精确 | Int | 是 | 20 | 1 ~ 10000 |
| `cfg` | 控制生成图像与输入条件的匹配程度，建议值为 6-8 | float | 是 | 8.0 | 0.0 ~ 100.0 |
| `采样器名称` | 选择用于去噪的采样器，影响生成速度和风格 | UI Option | 是 | 无 | 多种算法 |
| `调度器` | 控制噪声的移除方式，影响生成过程 | UI Option | 是 | 无 | 多种调度器 |
| `Positive` | 引导去噪的正向条件，即你希望在图像中出现的内容 | conditioning | 是 | 无 | - |
| `Negative` | 引导去噪的负向条件，即你不希望在图像中出现的内容 | conditioning | 是 | 无 | - |
| `Latent_Image` | 用于去噪的潜空间图像 | Latent | 是 | 无 | - |
| `降噪` | 决定噪声移除比例，值越低，与输入图像的关联性越小 | float | 否 | 1.0 | 0.0 ~ 1.0 |
| `生成后的控制` | 提供在每次提示后更改种子的能力 | UI Option | 否 | 无 | Random/Inc/Dec/Keep |

## 输出

| 参数 | 功能 |
| :--- | :--- |
| Latent | 输出采样器去噪后的潜空间数据 |

## 源代码

[更新于 2025 年 5 月 15 日]

```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": "用于对输入潜空间数据进行去噪的模型。"}),
                "seed": ("INT", {"default": 0, "min": 0, "max": 0xffffffffffffffff, "control_after_generate": True, "tooltip": "用于创建噪声的随机种子。"}),
                "steps": ("INT", {"default": 20, "min": 1, "max": 10000, "tooltip": "去噪过程中使用的步数。"}),
                "cfg": ("FLOAT", {"default": 8.0, "min": 0.0, "max": 100.0, "step":0.1, "round": 0.01, "tooltip": "无分类器引导比例，用于平衡创造性与对提示词的遵循程度。值越高，生成的图像与提示词越匹配，但过高会负面影响质量。"}),
                "sampler_name": (comfy.samplers.KSampler.SAMPLERS, {"tooltip": "采样时使用的算法，会影响生成结果的质量、速度和风格。"}),
                "scheduler": (comfy.samplers.KSampler.SCHEDULERS, {"tooltip": "调度器控制如何逐步移除噪声以形成图像。"}),
                "positive": ("CONDITIONING", {"tooltip": "描述你希望在图像中包含的属性的条件。"}),
                "negative": ("CONDITIONING", {"tooltip": "描述你希望从图像中排除的属性的条件。"}),
                "latent_image": ("LATENT", {"tooltip": "要去噪的潜空间图像。"}),
                "denoise": ("FLOAT", {"default": 1.0, "min": 0.0, "max": 1.0, "step": 0.01, "tooltip": "应用的去噪程度，较低的值将保持初始图像的结构，允许进行图生图采样。"}),
            }
        }

    RETURN_TYPES = ("LATENT",)
    OUTPUT_TOOLTIPS = ("去噪后的潜空间数据。",)
    FUNCTION = "sample"

    CATEGORY = "sampling"
    DESCRIPTION = "使用提供的模型、正向和负向条件对潜空间图像进行去噪。"

    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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