C19: SamplerCustomAdvanced के साथ मॉड्यूलर सैंपलिंग: चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के साथ काम करते समय, मॉड्यूलर सैंपलिंग मॉडल बनाने के लिए अधिक सहज और लचीला दृष्टिकोण प्रदान कर सकती है। पिछले लेख में, मैंने आपको मानक केस सैंपलर नोड का उपयोग करके Flux मॉडल सेट अप करने का तरीका दिखाया था। इस मार्गदर्शिका में, हम SamplerCustomAdvanced नोड का उपयोग करके मॉड्यूलर वर्कफ़्लो सेट अप करने का तरीका पता लगाएँगे, जिसमें इसके इनपुट और कनेक्शन पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा ताकि मानक केस सैंपलर नोड के समान परिणाम प्राप्त हो सकें। यह वर्कफ़्लो Flux1 Schnell जैसे मॉडल के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, जो नेगेटिव प्रॉम्प्ट का समर्थन नहीं करते या CFG स्केल की आवश्यकता नहीं रखते।

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विषय-सूची

मॉड्यूलर सैंपलिंग क्यों?

मॉड्यूलर सैंपलिंग आपको सैंपलिंग प्रक्रिया को छोटे, प्रबंधनीय नोड्स में तोड़ने देती है, जिससे वर्कफ़्लो को अनुकूलित और डीबग करना आसान हो जाता है। नेगेटिव प्रॉम्प्ट या CFG स्केल पर निर्भर वर्कफ़्लो के विपरीत, मॉड्यूलर सैंपलिंग नॉइज़ जनरेशन, guidance और शेड्यूलिंग के लिए अलग-अलग नोड्स पर निर्भर करती है, जिससे आपको सैंपलिंग प्रक्रिया पर अधिक नियंत्रण मिलता है।

वर्कफ़्लो सेट अप करना

मॉड्यूलर वर्कफ़्लो सेट अप करने की चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका नीचे दी गई है — SamplerCustomAdvanced।

1. SamplerCustomAdvanced नोड जोड़ना

SamplerCustomAdvanced नोड को अपने वर्कफ़्लो में जोड़कर शुरू करें। यह नोड मॉड्यूलर सैंपलिंग के लिए केंद्रीय हब के रूप में कार्य करता है।
इसे खोजने के लिए, डबल-क्लिक करें और सर्च बार में S-A-M-P टाइप करें।

2. लेटेंट छवि कनेक्ट करना

लेटेंट छवि इनपुट में खाली लेटेंट छवि (रिज़ॉल्यूशन सेट सहित) प्लग करें — नोड: SamplerCustomAdvanced।

3. नॉइज़ जनरेशन

RandomNoise नोड: RandomNoise को जोड़ें ताकि सैंपलिंग प्रक्रिया के लिए नॉइज़ पैटर्न उत्पन्न हो।
RandomNoise के आउटपुट को लक्ष्य नोड के नॉइज़ इनपुट से जोड़ें, अर्थात् SamplerCustomAdvanced।
नॉइज़ सीड इनपुट: नॉइज़ सीड प्रदान करने के लिए RG3 सीड नोड का उपयोग करें। नॉइज़ सीड विजेट को इनपुट में बदलें और RG3 सीड नोड कनेक्ट करें।

4. Guidance इनपुट

BasicGuider नोड: BasicGuider को जोड़ें ताकि conditioning को सैंपलर के लिए guidance में बदला जा सके।
BasicGuider के guider आउटपुट को लक्ष्य नोड के guider इनपुट से जोड़ें, अर्थात् SamplerCustomAdvanced।
डिफ्यूज़न मॉडल: BasicGuider नोड को डिफ्यूज़न मॉडल (जैसे, Flux1 Schnell FP8) से इनपुट की आवश्यकता होती है। डिफ्यूज़न मॉडल को BasicGuider इनपुट से जोड़ें।

5. सैंपलर इनपुट

KSamplerSelect नोड: KSamplerSelect को जोड़ें ताकि लक्ष्य नोड को सैंपलर इनपुट मिल सके, अर्थात् SamplerCustomAdvanced।
सैंपलर को डिफ़ॉल्ट मान पर सेट करें: euler।

6. Sigmas इनपुट

BasicScheduler नोड: BasicScheduler को जोड़ें ताकि sigmas इनपुट को संभाला जा सके, जो डिफ्यूज़न प्रक्रिया के दौरान नॉइज़ वितरण को नियंत्रित करता है।
BasicScheduler के sigmas आउटपुट को लक्ष्य नोड के sigmas इनपुट से जोड़ें, अर्थात् SamplerCustomAdvanced।
डिफ्यूज़न मॉडल को BasicScheduler इनपुट से जोड़ें।

7. आउटपुट कॉन्फ़िगरेशन

SamplerCustomAdvanced के आउटपुट को VAE Decode के samples इनपुट से जोड़ें।
सैंपलर और शेड्यूलर नोड्स के लिए बैज ID नंबर डालकर Save Image Extended नोड में मेटाडेटा अपडेट करें। उदाहरण के लिए:
- सैंपलर ID: 129
- शेड्यूलर ID: 130

Flux1 Schnell के लिए प्रमुख पैरामीटर

Flux1 Schnell मॉडल के साथ काम करते समय, इन बातों का ध्यान रखें:

चरण: चरणों की संख्या 4 पर सेट करें, क्योंकि मॉडल की आसुत प्रकृति के कारण उच्च मान गुणवत्ता में सुधार नहीं करेंगे।
सीड: सुसंगत परिणामों के लिए समान सीड का उपयोग सुनिश्चित करें।
प्रॉम्प्ट: आउटपुट की प्रभावी तुलना के लिए विभिन्न वर्कफ़्लो में समान प्रॉम्प्ट का उपयोग करें।

उदाहरण वर्कफ़्लो

मॉड्यूलर सैंपलिंग के लाभ

लचीलापन: विभिन्न मॉडल या कॉन्फ़िगरेशन के लिए नोड्स को आसानी से बदलें।
डीबगिंग: अलग-अलग नोड्स को अलग करके समस्याओं का पता लगाएँ।
अनुकूलन: नॉइज़ पैटर्न, guidance और शेड्यूलिंग जैसे पैरामीटर को स्वतंत्र रूप से फ़ाइन-ट्यून करें।