Вот перевод документации на русский язык:

Узел Self-Attention Guidance применяет управление к диффузионным моделям путем изменения механизма внимания в процессе сэмплирования. Он захватывает оценки внимания из шагов безусловного шумоподавления и использует их для создания размытых карт управления, которые влияют на конечный результат. Этот метод помогает направлять процесс генерации, используя собственные паттерны внимания модели.

## Входные параметры

| Параметр | Описание | Тип данных | Обязательный | Диапазон |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `модель` | Диффузионная модель, к которой применяется управление самовниманием | MODEL | Да | - |
| `масштаб` | Сила эффекта управления самовниманием (по умолчанию: 0.5) | FLOAT | Нет | -2.0 до 5.0 |
| `сигма_размытия` | Степень размытия, применяемая для создания карты управления (по умолчанию: 2.0) | FLOAT | Нет | 0.0 до 10.0 |

## Выходные параметры

| Имя выхода | Описание | Тип данных |
| --- | --- | --- |
| `модель` | Модифицированная модель с примененным управлением самовниманием | MODEL |

**Примечание:** Данный узел в настоящее время является экспериментальным и имеет ограничения при работе с пакетными данными. Он может сохранять оценки внимания только из одного вызова UNet и может некорректно работать с большими размерами пакетов.

> 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/SelfAttentionGuidance/ru.md)

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