KSampler SDXL (Eff.)

节点功能：该节点为提供给SDXL模型完成去噪过程，SDXL模型在发布的时候有两个，一个是基础生图的base模型，一个是做放大的refine模型，所以该节点接受一个tuple类型的输入。

KSampler SDXL (Eff.)-节点参数说明

输入参数
sdxl_tuple	包含 SDXL 模型及正负 prompt 的组合。
latent_image	初始 latent 图像，可为空或接续上一步输出。
optional_vae	可选的 VAE 模型。
script	可选脚本节点，支持自定义采样逻辑。
输出参数
SDXL_TUPLE	原始输入的 SDXL Tuple，包含模型与 prompt 信息。
LATENT	最终生成的 latent 图像表示。
VAE	本次使用的 VAE 模型。
IMAGE	最终输出的 RGB 图像。
控件参数
noise_seed	噪声种子，用于确定随机生成初始 latent。
steps	总采样步数。
cfg	提示词引导系数。
sampler_name	采样器名称。
scheduler	调度器名称。
start_at_step	开始采样的起始步数。
refine_at_step	停止采样的步数，默认 -1 表示完整采样。
preview_method	采样过程中用于预览图像的解码方式。taesd 快速但粗糙；latent2rgb 准确但慢；auto 推荐自动选择。
vae_decode	最终图像是否使用 VAE 解码。

如下图所示，该节点通过前面的Pack SDXL Tuple节点完成base模型和refine模型的加载，同时处理base的正反向提示词和refine模型的正反向提示词，在下图的示例中，总steps为20步，参数refine_at_step从15开始，那么前15步是正常的生图过程，后续的5步就是使用refine模型完成放大，可以在工作流中看到两种方式的区别。

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KSampler SDXL (Eff.)