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PatchModelAddDownscale 节点通过将下采样和上采样操作应用于模型中的特定块，实现了 Kohya Deep Shrink 功能。该节点在处理过程中降低中间特征的分辨率，然后将其恢复至原始大小，从而在保持质量的同时提升性能。该节点允许精确控制这些缩放操作在模型执行过程中的时机和方式。
输入
| 参数 | 数据类型 | 是否必填 | 范围 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
模型 | MODEL | 是 | - | 要应用下采样补丁的模型 |
层编号 | INT | 否 | 1-32 | 将应用下采样的特定块编号（默认值：3） |
收缩系数 | FLOAT | 否 | 0.1-9.0 | 特征下采样的缩放因子（默认值：2.0） |
开始百分比 | FLOAT | 否 | 0.0-1.0 | 去噪过程中下采样开始的起始点（默认值：0.0） |
结束百分比 | FLOAT | 否 | 0.0-1.0 | 去噪过程中下采样结束的终止点（默认值：0.35） |
跳过后收缩 | BOOLEAN | 否 | - | 是否在跳跃连接之后应用下采样（默认值：True） |
收缩算法 | COMBO | 否 | ”bicubic" "nearest-exact" "bilinear" "area" "bislerp” | 用于下采样操作的插值方法 |
放大方法 | COMBO | 否 | ”bicubic" "nearest-exact" "bilinear" "area" "bislerp” | 用于上采样操作的插值方法 |
输出
| 输出名称 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
模型 | MODEL | 已应用下采样补丁的修改后模型 |
Source fingerprint (SHA-256):
93ece77ad2dce3c1cdd554583ae1f2e6be51a43ab072d408869dddbcc7798c40