RES4LYF：强大的采样工具集，结合 ClownsharKSampler 实现了对多种模型的高质量图像与视频生成支持

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RES4LYF 是一个强大的采样工具集，结合 ClownsharKSampler 实现了对多种模型的高质量图像与视频生成支持。无论是文本到图像、图像到图像，还是视频生成任务，都能提供更高的灵活性与画质表现。

GitHub：https://github.com/ClownsharkBatwing/RES4LYF

RES_3M 与 Uni-PC（WAN）对比

在图像生成任务中，RES_3M 显示出显著的优势。通常情况下，使用 RES 采样器 仅需 20 步 即可获得高质量结果，而 Uni-PC 及其他常见采样器 则需要 更多步骤，且最终质量仍无法达到 RES 的水平。

安装指南

在ComfyUI Manager里搜索“RES4LYF”后，点击安装后重启ComfyUI即可。

新版本特性说明

旧版本节点仍然可用，但名称前会添加 “Legacy” 标识。如需使用以下展示的采样器菜单功能，建议安装 rgthree-comfy 插件（强烈推荐）。

配置 rgthree 设置

安装完成后，重启 ComfyUI 并刷新页面（按 F5，而非简单刷新）。若菜单未显示，请检查 rgthree 设置：

点击 ComfyUI 左下角齿轮图标。
进入 rgthree 设置。
勾选 Auto Nest Subdirectories。

新版本文档详解

本项目提供了一套详细的工作流示例和参数解释，帮助您更好地掌握采样技巧。其中包括：

区域条件控制
时间提示机制
Chainsamplers 技术
支持 Flux、HiDream、SD3.5、AuraFlow 和 WAN 模型
支持逐帧更改提示词（适用于视频生成场景）

风格转换支持模型

以下模型已通过测试并支持风格引导：

HiDream
Flux
Chroma
AuraFlow
SD1.5 / SDXL / SD3.5
Stable Cascade
LTXV
WAN

推荐使用 HiDream 或 Chroma 获得最佳效果。对于 Flux，建议搭配风格 LoRA 使用（Flux Dev 对风格理解较弱）。

在提示词中明确期望的风格（如“插图”或“照片”），有助于避免潜在冲突。例如：

提示词示例：“一名日本女性，传统发型，穿着传统服饰的粗犷插图”

只需说明图像类型即可，模型会自动优化风格表现。

构图引导与输出增强

消除 FLUX 模糊（及 HiDream 模糊）

通过连续种子无挑选策略，确保生成图像的一致性和清晰度。

区域条件控制

支持 无限区域划分，最多可在单张图像中使用 超过 10 个区域。适用于复杂构图需求。

当前支持模型：

HiDream
Flux
Chroma
SD3.5 / SD1.5 / SDXL
AuraFlow
WAN

蒙版可自由绘制，也可使用固定形状进行精细控制。

时间条件控制

同样支持 无限区域划分，可用于 每帧独立修改提示词。

当前支持模型：

视频到视频编辑

适用于任意视频模型，以 WAN 为例，可实现高质量视频编辑与风格迁移。

旧版本节点文档

ClownsharKSampler：多功能采样核心

本项目的核心是 ClownsharKSampler，专为整流流（Rectified Flow）与概率流（Probability Flow）模型设计。其特点包括：

69 种可选采样器（44 种显式 + 18 种全隐式 + 7 种对角隐式）
支持 ODE/SDE 模式
20 种噪声类型
9 种噪声缩放模式
隐式 Runge-Kutta 精炼步

新增显式采样器包括：

RES_2M
RES_3S
RES_5S

此外还支持：

图像到图像转换（img2img）
潜在图像引导
去采样/重采样（unsampling/resampling）

ClownsharKSampler 参数详解

输入接口

model（必填）
latent_image（必填）

其余输入为可选项，如：

POSITIVE / NEGATIVE：正向与负向提示词
若不连接，节点将自动生成空条件；去采样时建议设置 CFG = 1.0

SIGMAS 控制

可通过外部 sigmas 调度器节点覆盖当前调度器设置。

噪声设置

参数	说明
NOISE_TYPE_INIT	初始噪声类型
NOISE_TYPE_SDE	SDE 模式下的噪声类型
NOISE_MODE_SDE	噪声缩放方式（基于 ETA）
ETA	控制每步后添加的噪声量（≥1.0 会触发内部缩放）
NOISE_SEED	设置噪声种子，设为 -1 表示自动递增