## 概要
Self-Attention Guidanceノードは、サンプリング処理中にアテンションメカニズムを変更することで、拡散モデルにガイダンスを適用します。無条件ノイズ除去ステップからアテンションスコアを取得し、それらを使用して最終出力に影響を与えるぼかしガイダンスマップを作成します。この技術は、モデル自身のアテンションパターンを活用することで、生成プロセスを誘導するのに役立ちます。

## 入力

| パラメータ | 説明 | データ型 | 必須 | 範囲 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `モデル` | セルフアテンションガイダンスを適用する拡散モデル | MODEL | はい | - |
| `スケール` | セルフアテンションガイダンス効果の強さ（デフォルト：0.5） | FLOAT | いいえ | -2.0 ～ 5.0 |
| `ブラーシグマ` | ガイダンスマップ作成時に適用するぼかしの量（デフォルト：2.0） | FLOAT | いいえ | 0.0 ～ 10.0 |

## 出力

| 出力名 | 説明 | データ型 |
| --- | --- | --- |
| `モデル` | セルフアテンションガイダンスが適用された変更後のモデル | MODEL |

**注記：** このノードは現在実験的な機能であり、チャンクバッチ処理に制限があります。1回のUNet呼び出しからのアテンションスコアのみを保存でき、バッチサイズが大きい場合には正常に動作しない可能性があります。

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**Source fingerprint (SHA-256):** `5f16ecd8f74bfd71073c6e3a65be08e54e4f5b9c56fe08deb48f35df381e82fa`