这个节点的作用是生成一个“sigmas”序列，即扩散模型中每一步使用的噪声强度（sigma 值），用于指导扩散模型在每一轮去噪时如何处理图像。
在扩散采样中，模型会从高噪声（模糊）逐步去噪（变清晰），而这个过程的“节奏”就是由 sigmas 来决定的。不同的 coeff 和 steps 会生成不同风格的 sigmas 变化曲线。
核心逻辑：
- NOISE_LEVELS 是一个查找表，包含预设的 sigma 序列模板（按 coeff 分类）。
- 若 steps ≤ 20，则直接使用预设模板；
- 若 steps > 20，则用 loglinear_interp 方法将模板扩展到目标步数；
- 若 denoise < 1.0，会减少实际使用的步数。
下图为该结点的示例效果，其实就是将ksampler完成的细分，有更多的供我们调整的参数。具体效果可以下载工作流完成测试。
