이 노드는 이산 샘플링 전략을 적용하여 모델의 샘플링 동작을 수정하도록 설계되었습니다. epsilon, v_prediction, lcm 또는 x0과 같은 다양한 샘플링 방법을 선택할 수 있으며, 선택적으로 제로샷 노이즈 비율(zsnr) 설정에 따라 모델의 노이즈 감소 전략을 조정합니다.

## 입력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | Python dtype |
| --- | --- | --- | --- |
| `모델` | 이산 샘플링 전략이 적용될 모델입니다. 이 매개변수는 수정될 기본 모델을 정의하므로 매우 중요합니다. | MODEL | `torch.nn.Module` |
| `샘플링` | 모델에 적용할 이산 샘플링 방법을 지정합니다. 선택한 방법에 따라 모델이 샘플을 생성하는 방식이 달라지며, 다양한 샘플링 전략을 제공합니다. | COMBO[STRING] | `str` |
| `zsnr` | 활성화하면 제로샷 노이즈 비율에 따라 모델의 노이즈 감소 전략을 조정하는 부울 플래그입니다. 이는 생성된 샘플의 품질과 특성에 영향을 줄 수 있습니다. | `BOOLEAN` | `bool` |

## 출력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | Python dtype |
| --- | --- | --- | --- |
| `모델` | 지정된 이산 샘플링 전략이 적용된 수정된 모델입니다. 이제 이 모델은 지정된 방법과 조정 사항을 사용하여 샘플을 생성할 수 있습니다. | MODEL | `torch.nn.Module` |

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