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# LatentApplyOperationCFG - ComfyUI Built-in Node Documentation

> LatentApplyOperationCFG 节点在模型采样过程的无分类器引导（CFG）步骤中应用一个 latent 操作。

LatentApplyOperationCFG 节点在模型采样过程的无分类器引导（CFG）步骤中应用一个 latent 操作。它会拦截 CFG 之前产生的条件输出，将连接的操作应用于 latent 值，并返回具有此修改后采样行为的模型。

## 输入

| 参数 | 描述 | 数据类型 | 必需 | 范围 |
| - | - | - | - | - |
| `模型` | 将应用 CFG 操作的模型 | MODEL | 是 | - |
| `操作` | 在 CFG 采样过程中应用的 latent 操作 | LATENT\_OPERATION | 是 | - |
| `start_percent` | 操作开始应用时的去噪调度比例；0 表示调度的起点（默认值：0.0） | FLOAT | 否 | 0.0 到 1.0（步长 0.001） |
| `end_percent` | 操作停止应用时的去噪调度比例；1 表示调度的终点（默认值：1.0） | FLOAT | 否 | 0.0 到 1.0（步长 0.001） |

注意：此节点被标记为实验性。该操作会在 CFG 采样过程中应用于模型的条件输出。当存在两个条件输出时，该操作会应用于第一个和第二个输出之间的差值，并将第二个输出加回结果。当只存在一个条件输出时，该操作会直接应用于该输出。 该操作仅在去噪调度中 `start_percent` 与 `end_percent` 之间的区间内运行，因此可以限定在调度的一部分；在该区间之外，条件输出会原样返回。

## 输出

| 输出名称 | 描述 | 数据类型 |
| - | - | - |
| `model` | 已将 CFG 操作应用于其采样过程的修改后模型 | MODEL |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `6a5f59f02eaec38334c63d871e48e89aa983a5ac2ca10801161cdc9e13cacdf2`


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