Model Sampling Discrete|模型离散采样算法-ComfyUI节点

[节点详解](/zh/comfyui-nodes "节点详解")[Advanced](/zh/comfyui-nodes/advanced/conditioning "Advanced")[model](/zh/comfyui-nodes/advanced/model/model-sampling-continuous-edm "model")模型离散采样算法

### [Qwen-Image-Layered 发布 - 支持图像分层编辑的生成模型](/zh/news/2025-12-19-qwen-image-layered-release)

2025/12/19

# Model Sampling Discrete|模型离散采样算法-ComfyUI节点


## 文档说明

* 类名：`ModelSamplingDiscrete`
* 类别：`高级/模型`
* 输出节点：`否`

该节点旨在通过应用离散采样策略来修改模型的采样行为。它允许选择不同的采样方法，如 epsilon、v_prediction、lcm 或 x0，并可选地根据零样本噪声比率（zsnr）设置调整模型的噪声降低策略。

## 输入类型

参数名称| 数据类型| 作用
---|---|---
`model`| `MODEL`| 将应用离散采样策略的模型。此参数定义了将进行修改的基础模型。
`sampling`| `COMBO[STRING]`| 指定要应用于模型的离散采样方法。选择的方法影响模型如何生成样本，提供了不同的采样策略。
`zsnr`| `BOOLEAN`| 一个布尔标志，启用时根据零样本噪声比率调整模型的噪声减少策略。这可以影响生成样本的质量和特性。

## 输出类型

参数名称| 数据类型| 作用
---|---|---
`model`| `MODEL`| 修改后的模型，应用了离散采样策略。现在该模型可以使用指定的方法和调整来生成样本。

[模型连续采样算法EDM](/zh/comfyui-nodes/advanced/model/model-sampling-continuous-edm "模型连续采样算法EDM")[缩放CFG](/zh/comfyui-nodes/advanced/model/rescale-cfg "缩放CFG")

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