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SamplerEulerAncestralCFGPP 节点创建一个使用欧拉祖先方法（Euler Ancestral）结合无分类器引导（CFG++）的采样器，用于图像生成。该采样器将祖先采样技术与引导条件相结合，在保持图像连贯性的同时生成多样化的图像变体，并允许通过参数微调来控制噪声和步长调整。
输入
| 参数 | 数据类型 | 必填 | 范围 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
eta | FLOAT | 是 | 0.0 - 1.0 | 控制采样过程中的步长，值越大更新越激进（默认值：1.0） |
s噪波 | FLOAT | 是 | 0.0 - 10.0 | 调整采样过程中添加的噪声量（默认值：1.0） |
输出
| 输出名称 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
sampler | SAMPLER | 返回一个配置好的采样器对象，可用于图像生成流程 |
Source fingerprint (SHA-256):
7eceec539a6a045db4d9953214add17011ef9d17e663dbbbbbb2bae0cbe40aa2