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LaplaceScheduler 节点会生成遵循拉普拉斯分布的 sigma 值序列，用于扩散采样过程。它创建了一个从最大值逐渐减小到最小值的噪声水平调度，并使用拉普拉斯分布参数来控制其进程。该调度器常用于自定义采样工作流中，为扩散模型定义噪声调度。
输入
| 参数 | 数据类型 | 是否必填 | 范围 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
步数 | INT | 是 | 1 到 10000 | 调度中的采样步数（默认值：20） |
sigma_max | FLOAT | 是 | 0.0 到 5000.0 | 调度开始时的最大 sigma 值（默认值：14.614642） |
sigma_min | FLOAT | 是 | 0.0 到 5000.0 | 调度结束时的最小 sigma 值（默认值：0.0291675） |
mu | FLOAT | 是 | -10.0 到 10.0 | 拉普拉斯分布的均值参数（默认值：0.0） |
beta | FLOAT | 是 | 0.0 到 10.0 | 拉普拉斯分布的尺度参数（默认值：0.5） |
输出
| 输出名称 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
SIGMAS | SIGMAS | 遵循拉普拉斯分布调度的 sigma 值序列 |
Source fingerprint (SHA-256):
9d8cacb93d0bb1872a368821fd3cad5d6d373817a923436af9f62a7648d5d735