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CFGZeroStar 节点对扩散模型应用了一种专门的引导缩放技术。它通过计算基于条件预测与无条件预测之间差异的优化缩放因子，来修改无分类器引导过程。该方法调整最终输出，以在保持模型稳定性的同时，增强对生成过程的控制。
输入
| 参数 | 数据类型 | 输入类型 | 默认值 | 范围 | 描述 |
|---|---|---|---|---|---|
模型 | MODEL | 必需 | - | - | 将应用 CFGZeroStar 引导缩放技术进行修改的扩散模型 |
输出
| 输出名称 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
patched_model | MODEL | 已应用 CFGZeroStar 引导缩放的修改后模型 |
Source fingerprint (SHA-256):
1f5fcd1377c64609e28d85e453aaaa0bcc8f3ac322b7b7240f34f71aa113562a