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이 노드는 확산 모델에 시간적 점수 재조정(TSR)을 적용합니다. 노이즈 제거 과정에서 예측된 노이즈 또는 점수를 재조정하여 모델의 샘플링 동작을 수정하며, 이를 통해 생성된 출력의 다양성을 조절할 수 있습니다. 이는 사후 CFG(분류기-비지도 안내) 함수로 구현됩니다.

## 입력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 여부 | 범위 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `모델` | TSR 함수로 패치할 확산 모델입니다. | MODEL | 예 | - |
| `tsr_k` | 재조정 강도를 제어합니다. k 값이 낮을수록 이미지 생성 시 더 세부적인 결과를 생성하고, 높을수록 더 부드러운 결과를 생성합니다. k = 1로 설정하면 재조정이 비활성화됩니다. (기본값: 0.95) | FLOAT | 아니요 | 0.01 - 100.0 |
| `tsr_sigma` | 재조정이 적용되기 시작하는 시점을 제어합니다. 값이 클수록 더 일찍 적용됩니다. (기본값: 1.0) | FLOAT | 아니요 | 0.01 - 100.0 |

## 출력

| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
| --- | --- | --- |
| `patched_model` | 샘플링 과정에 시간적 점수 재조정 함수가 적용되어 패치된 입력 모델입니다. | MODEL |

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