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# Epsilon Scaling - ComfyUI Built-in Node Documentation

> このノードは、研究論文「Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models」(arxiv.org/abs/2308.15321v6) に記載されている Epsilon Scaling 手法を実装します。

このノードは、研究論文「Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models」(arxiv.org/abs/2308.15321v6) に記載されている Epsilon Scaling 手法を実装します。この手法は、サンプリングプロセス中に予測ノイズをスケーリングすることで、露出バイアスの低減に役立ち、生成画像の品質向上につながります。この実装では、実用性と効果の高さから同論文が推奨する「ユニフォームスケジュール」を使用しています。

## 入力

| パラメータ      | 説明                                                                                   | データ型  | 必須 | 範囲                      |
| ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | ----- | -- | ----------------------- |
| `モデル`      | Epsilon Scalingパッチが適用されるモデル。                                                         | MODEL | 必須 | -                       |
| `スケーリング係数` | 予測ノイズがスケーリングされる係数。1.0より大きい値はノイズを減らし、1.0より小さい値はノイズを増やします（デフォルト: 1.005）。これは高度なパラメータです。 | FLOAT | 任意 | 0.5 - 1.5 (step: 0.001) |

注：`scaling_factor` が 0 に設定された場合、ゼロ除算を防ぐために、ノードは自動的にそれを非常に小さい値（1e-9）に置き換えます。UIの最小値は0.5であるため、通常はこれが発生することはありません。

## 出力

| 出力名     | 説明                                                 | データ型  |
| ------- | -------------------------------------------------- | ----- |
| `model` | 入力モデルのサンプリングプロセスにEpsilon Scaling関数を適用したパッチ適用済みモデル。 | MODEL |

> このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ \[GitHub で編集]\([https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui\_embedded\_docs/docs/Epsilon](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/Epsilon) Scaling/ja.md)

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**Source fingerprint (SHA-256):** `8d258c7bb853940922402f1009d777bfc71e88704fd2f615f569c214ddbeac64`