SamplerDPMAdaptative 节点实现了一种自适应 DPM（扩散概率模型）采样器，可在采样过程中自动调整步长。它使用基于容差的误差控制来确定最优步长，从而在计算效率与采样精度之间取得平衡。这种自适应方法有助于在保持质量的同时，可能减少所需的步数。

## 输入

| 参数 | 描述 | 数据类型 | 是否必填 | 取值范围 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `order` | 采样器方法的阶数（默认值：3） | INT | 是 | 2-3 |
| `rtol` | 误差控制的相对容差（默认值：0.05） | FLOAT | 是 | 0.0-100.0 |
| `atol` | 误差控制的绝对容差（默认值：0.0078） | FLOAT | 是 | 0.0-100.0 |
| `h_init` | 初始步长（默认值：0.05） | FLOAT | 是 | 0.0-100.0 |
| `pcoeff` | 步长控制的比例系数（默认值：0.0） | FLOAT | 是 | 0.0-100.0 |
| `icoeff` | 步长控制的积分系数（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0-100.0 |
| `dcoeff` | 步长控制的微分系数（默认值：0.0） | FLOAT | 是 | 0.0-100.0 |
| `accept_safety` | 步长接受的安全系数（默认值：0.81） | FLOAT | 是 | 0.0-100.0 |
| `eta` | 随机性参数（默认值：0.0） | FLOAT | 是 | 0.0-100.0 |
| `s_noise` | 噪声缩放因子（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0-100.0 |

## 输出

| 输出名称 | 描述 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| `sampler` | 返回一个配置好的 DPM 自适应采样器实例 | SAMPLER |

> 本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议，欢迎贡献！ [在 GitHub 上编辑](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/SamplerDPMAdaptative/zh.md)

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