Узел SamplerDPMAdaptative реализует адаптивный сэмплер DPM (диффузионная вероятностная модель), который автоматически регулирует размер шагов в процессе сэмплирования. Он использует контроль ошибок на основе допусков для определения оптимального размера шагов, балансируя вычислительную эффективность и точность сэмплирования. Такой адаптивный подход помогает поддерживать качество, потенциально сокращая количество необходимых шагов.

## Входные параметры

| Параметр | Описание | Тип данных | Обязательный | Диапазон |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `порядок` | Порядок метода сэмплера (по умолчанию: 3) | INT | Да | 2-3 |
| `rtol` | Относительный допуск для контроля ошибок (по умолчанию: 0.05) | FLOAT | Да | 0.0-100.0 |
| `atol` | Абсолютный допуск для контроля ошибок (по умолчанию: 0.0078) | FLOAT | Да | 0.0-100.0 |
| `h_init` | Начальный размер шага (по умолчанию: 0.05) | FLOAT | Да | 0.0-100.0 |
| `pcoeff` | Пропорциональный коэффициент для управления размером шага (по умолчанию: 0.0) | FLOAT | Да | 0.0-100.0 |
| `icoeff` | Интегральный коэффициент для управления размером шага (по умолчанию: 1.0) | FLOAT | Да | 0.0-100.0 |
| `dcoeff` | Дифференциальный коэффициент для управления размером шага (по умолчанию: 0.0) | FLOAT | Да | 0.0-100.0 |
| `accept_safety` | Коэффициент безопасности для принятия шага (по умолчанию: 0.81) | FLOAT | Да | 0.0-100.0 |
| `eta` | Параметр стохастичности (по умолчанию: 0.0) | FLOAT | Да | 0.0-100.0 |
| `s_noise` | Коэффициент масштабирования шума (по умолчанию: 1.0) | FLOAT | Да | 0.0-100.0 |

## Выходные параметры

| Имя выхода | Описание | Тип данных |
| --- | --- | --- |
| `sampler` | Возвращает настроенный экземпляр адаптивного DPM сэмплера | SAMPLER |

> Эта документация была создана с помощью ИИ. Если вы обнаружите ошибки или у вас есть предложения по улучшению, пожалуйста, внесите свой вклад! [Редактировать на GitHub](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/SamplerDPMAdaptative/ru.md)

---
**Source fingerprint (SHA-256):** `2815ba8c3325d3d099de685edc99e9ff8e90736c1f4bd0188165969179cb99fa`