Denoising Strength

Denoising Strength (сила шумоподавления) — параметр img2img в диапазоне 0..1, определяющий, насколько модель «перепишет» входную картинку. При 0.0 выход идентичен входу — модель не вмешивается. При 1.0 от исходника не остаётся ничего: это эквивалент txt2img на случайном шуме. Реальная работа идёт в диапазоне 0.3–0.8: чем больше значение, тем сильнее переинтерпретация. В ComfyUI этот параметр узла KSampler называется `denoise`.

Коротко

Коротко. Denoising Strength — это «насколько глубоко» модель переписывает входную картинку в img2img. На 0.0 ничего не меняется. На 1.0 от исходника не остаётся ничего — это эквивалент txt2img. Полезный диапазон 0.3–0.8: чем выше, тем сильнее переинтерпретация. В ComfyUI параметр узла KSampler называется denoise, в Automatic1111 — Denoising strength.

Что это такое

Иллюстратор взял свой набросок карандашом, загрузил в img2img Stable Diffusion и хочет получить детализированную картинку в том же стиле. Промпт: «realistic painting, oil texture».

• Ставит denoise=0.2 — выход почти идентичен наброску, разница в нюансах света. Слишком мало.
• denoise=0.5 — карандашные линии остались, но появилась объёмная живопись. То что нужно для черновика.
• denoise=0.8 — от наброска осталась только общая композиция, всё остальное переписано в стиле «oil painting».
• denoise=1.0 — выход никак не связан со входом, это уже чистый txt2img.

Этот ползунок — главный инструмент img2img. От него зависит, насколько модель «слушает» вашу картинку или полагается на промпт.

Технически параметр определяет, какую часть из общего числа sampling steps выполнить. При denoise=0.5 и steps=30 сэмплер реально делает 15 шагов: первая половина шумоподавления пропускается. На входной картинке остаётся «незавершённый шум», и модель дорабатывает только остаток.

Как это работает

В img2img пайплайн отличается от txt2img на одном моменте: вместо чистого шума на вход KSampler подаётся зашумлённая входная картинка. Степень зашумления — это denoise.

1. VAE Encode превращает входную картинку в латент.
2. К латенту добавляется шум на уровне denoise × σ_max.
3. KSampler делает denoise × steps шагов, восстанавливая чистый латент из частично-шумного.
4. VAE Decode превращает финальный латент в картинку.

В Automatic1111 это поле Denoising strength на вкладке img2img. В ComfyUI — параметр denoise в узле KSampler. По умолчанию — 1.0 (полное переписывание).

При работе с inpainting / outpainting / hi-res fix denoising strength становится главным регулятором: насколько новый кусок будет похож на старый.

Пример на практике

Дизайнеру нужно подретушировать 200 фотографий продуктов. На каждом изделии заметная пыль и царапины. Стандартный путь — Photoshop вручную, 5 минут на кадр, итого 16 часов.

С Stable Diffusion + img2img:

1. VAE Encode входной фотографии товара.
2. KSampler с denoise=0.35, промпт: product photo, clean surface, studio lighting, sharp focus. Negative: dust, scratches, dirt.
3. VAE Decode → чистый кадр.

Низкий denoise сохраняет геометрию и общий вид товара. Промпт направляет модель «убрать пыль и царапины». 200 кадров — за 35 минут на RTX 4070.

Если поднять denoise до 0.7 — товар начнёт «терять идентичность»: цвет может сместиться, форма исказиться. Если опустить до 0.15 — пыль и царапины почти останутся.

Если вы пришли из ComfyUI

В ComfyUI denoise чаще всего вспоминают не в начале, а после первого разочарования. Workflow собран правильно, модель загружена, промпт красивый, KSampler честно отработал. Но исходная картинка либо почти не изменилась, либо исчезла совсем. Обычно виновата не модель. Обычно виноват один маленький ползунок.

Главное правило простое: сначала фиксируйте seed, steps, cfg, sampler и scheduler. Потом двигайте только denoise с шагом 0.05-0.1. Иначе вы не поймёте, что именно изменило результат.

Стартовые диапазоны для ComfyUI:

Задача	denoise	Что обычно происходит
Лёгкая ретушь	0.20-0.35	форма и композиция почти не меняются
Inpainting дефекта	0.30-0.50	модель меняет маску, но держит окружение
Второй проход / detail pass	0.35-0.55	чище фактура, меньше риска сломать кадр
Смена стиля в img2img	0.55-0.75	композиция держится, стиль меняется
Outpainting	0.75-1.00	новый край можно дорисовать свободнее
Почти новый кадр	0.85-1.00	связь с исходником становится слабой

Если вы работаете с маской, смотрите не только на denoise. Важны ещё растушёвка маски, padding вокруг области и то, насколько точно промпт описывает новый кусок. Слишком высокий denoise на маленькой маске часто даёт «заплатку»: внутри всё красиво, но граница выдаёт вмешательство.

С чем часто путают

• Denoising strength и Steps — Steps это сколько шагов делать всего, denoise это какую часть из них выполнить. При denoise=0.5, steps=30 реально работают 15 шагов.
• Denoising strength и CFG Scale — denoise регулирует «насколько менять входную картинку», CFG — «насколько строго следовать промпту». Это параллельные параметры.
• Denoising strength и Strength в LoRA — у LoRA свой параметр strength (или α), который контролирует силу адаптера. С denoise не связан. Часто путают, потому что в обоих случаях шкала 0..1.
• Denoising strength и Noise Offset — Noise Offset это параметр обучения, влияющий на распределение шума при тренировке модели. К runtime denoise не относится.

Частые ошибки и заблуждения

• «denoise=1.0 даёт лучшее качество». Только если вы хотите чистый txt2img. Для img2img 1.0 теряет всю информацию из входной картинки.
• «denoise=0 быстрее». Технически да — но и бесполезнее: модель ничего не делает. На практике даже 0.1 даёт минимум шагов, а смысл img2img в видимом изменении.
• «Чем выше denoise, тем больше деталей». Не обязательно. Высокий denoise добавляет шансов на любые изменения — и хорошие, и плохие. Часто лучше работать на 0.4–0.6 с хорошим промптом.
• «denoise влияет только на img2img». Не только. В inpainting / outpainting / hi-res fix это критический параметр. Также используется в multi-pass пайплайнах (второй проход KSampler с denoise=0.3 для финальной полировки).
• «В FLUX denoise работает так же». В целом да, но FLUX более «послушный» — низкие значения дают более точную работу. На denoise 0.5 FLUX часто сохраняет больше деталей, чем SDXL.

Связанные термины

• img2img — режим, где denoising strength главный параметр.
• Inpainting / Outpainting — где denoise определяет силу замены.
• KSampler — узел в ComfyUI с параметром denoise.
• ComfyUI с нуля — практический разбор, где denoise показан на карте workflow.
• Steps — общее количество шагов, из которого denoise берёт часть.
• VAE Encode — узел, который кодирует входную картинку перед добавлением шума.
• Hi-res fix — техника увеличения с denoise 0.3–0.5.
• Mask — область, где denoise особенно чувствителен к границам.
• Latent Space — пространство, где входная картинка сначала превращается в латент и только потом зашумляется.

Частые вопросы

Какой denoise выбрать для inpainting? Для замены объекта на похожий — 0.7–1.0. Для подкрутки деталей — 0.3–0.5. Для тонкой ретуши (убрать царапину) — 0.2–0.35.

denoise работает с FLUX? Да. В ComfyUI это тот же параметр denoise в KSampler. На FLUX часто работает плавнее, чем на SDXL — низкие значения сохраняют больше исходной информации.

Что значит denoise > 1.0? В ComfyUI значения свыше 1.0 не имеют смысла (шум уже максимальный). Иногда узлы вроде «SamplerCustom» позволяют такие значения для экспериментов, но они эквивалентны полному переписыванию.

Можно ли применять разный denoise к разным частям картинки? Через ComfyUI — да: маска + два KSampler с разным denoise. В Automatic1111 — только через extensions вроде Region Prompter, где маска и denoise указываются отдельно для каждой зоны.

Сильно ли denoise влияет на время рендера? Да. При denoise=1.0, steps=30 будет 30 шагов. При denoise=0.5, steps=30 — 15 шагов. То есть время линейно зависит от denoise × steps.

denoise=0 и пропустить генерацию — одно и то же? Почти. denoise=0 формально вызовет sampler, но он не сделает ни одного шага. Картинка пройдёт через VAE Encode и VAE Decode (тоже с лёгкими потерями), но без изменений. Прямой пропуск — точнее.

Что такое денойз в Stable Diffusion? «Денойз» — разговорное название параметра denoising strength (поле denoise в KSampler). Он задаёт, насколько сильно модель перепишет входную картинку в img2img: 0 — не трогает совсем, 1 — рисует заново с нуля.

Главное

Denoising Strength — главный параметр img2img: насколько глубоко модель переписывает входную картинку. Низкие значения (0.2–0.4) — тонкая коррекция, средние (0.5–0.7) — смена стиля при сохранении композиции, высокие (0.8–1.0) — радикальная переинтерпретация. Это параметр KSampler в ComfyUI и поле «Denoising strength» в Automatic1111. Знать «свой» диапазон для каждого типа задачи — то же, что знать оптимальные Steps под модель.