在处理机器学习工作流时，模块化采样可以提供一种更直观、更灵活的模型构建方法。在上一篇文章中，我向您展示了如何使用标准案例采样器节点设置 Flux 模型。在本指南中，我们将探讨如何使用 SamplerCustomAdvanced 节点设置模块化工作流，重点介绍其输入和连接，以实现与标准案例采样器节点相同的结果。此工作流对 Flux1 Schnell 等模型特别有用，这些模型不支持负面提示词，也不需要 CFG scale。
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为什么选择模块化采样？
模块化采样允许您将采样过程分解为更小、更易于管理的节点，从而更轻松地自定义和调试工作流。与依赖负面提示词或 CFG scale 的工作流不同，模块化采样依靠各个节点来生成噪声、提供 guidance 和进行调度，让您对采样过程有更大的控制权。
设置工作流
下面是设置模块化工作流的分步指南，使用的节点是 SamplerCustomAdvanced。
1. 添加 SamplerCustomAdvanced 节点
- 首先，将 SamplerCustomAdvanced 节点添加到您的工作流中。该节点是模块化采样的中心枢纽。
- 要找到它，请双击并在搜索栏中输入
S-A-M-P。
2. 连接潜在图像
- 将空白潜在图像（已设置分辨率）插入以下节点的潜在图像输入：SamplerCustomAdvanced。
3. 噪声生成
- RandomNoise 节点：添加 RandomNoise 节点，以生成采样过程的噪声模式。
- 将 RandomNoise 的输出连接到目标节点的噪声输入，即 SamplerCustomAdvanced。
- 噪声种子输入：使用 RG3 种子节点提供噪声种子。将噪声种子小部件转换为输入，并连接 RG3 种子节点。
4. Guidance 输入
- BasicGuider 节点：添加 BasicGuider 节点，将 conditioning 转换为采样器的 guidance。
- 将 BasicGuider 的 guider 输出连接到目标节点的 guider 输入，即 SamplerCustomAdvanced。
- 扩散模型：BasicGuider 节点需要扩散模型的输入（例如 Flux1 Schnell FP8）。将扩散模型连接到 BasicGuider 输入。
5. 采样器输入
- KSamplerSelect 节点：添加 KSamplerSelect 节点，以提供采样器输入，目标节点为 SamplerCustomAdvanced。
- 将采样器设置为默认值
euler。
6. Sigmas 输入
- BasicScheduler 节点：添加 BasicScheduler 节点，用于处理 sigmas 输入，该输入控制扩散过程中的噪声分布。
- 将 BasicScheduler 的 sigmas 输出连接到目标节点的 sigmas 输入，即 SamplerCustomAdvanced。
- 将扩散模型连接到 BasicScheduler 输入。
7. 输出配置
- 将 SamplerCustomAdvanced 的输出连接到 VAE Decode 的 samples 输入。
- 通过插入采样器和调度器节点的徽章 ID 编号，更新 Save Image Extended 节点中的元数据。例如：
- 采样器 ID：
129 - 调度器 ID：
130
- 采样器 ID：
Flux1 Schnell 的关键参数
在使用 Flux1 Schnell 模型时，请牢记以下注意事项：
- 步数：将步数设置为
4，因为由于模型的蒸馏特性，更高的值并不会提高质量。 - 种子：确保使用相同的种子，以获得一致的结果。
- 提示词：在不同的工作流中使用相同的提示词，以便有效地比较输出。
示例工作流
模块化采样的好处
- 灵活性：轻松更换节点，以适应不同的模型或配置。
- 调试：通过隔离各个节点来准确定位问题。
- 自定义：独立微调噪声模式、guidance 和调度等参数。