Differential Diffusion / 差异扩散DifferentialDiffusion
节点功能：差异扩散（Differential Diffusion） 是一种图像处理技术，常用于图像增强、去噪、边缘检测和图像生成等领域。它的核心思想是利用图像中各区域的“差异”来进行扩散，从而增强或提取图像的细节和结构。
Differential Diffusion - 节点参数说明
| 输入参数 | |
| model | 需要应用差分扩散控制的基础模型对象。 |
| 输出参数 | |
| MODEL | 克隆后的新模型，附带自定义 denoise mask 函数。 |
DifferentialDiffusion 节点是一个用于 动态控制扩散过程中“在哪些区域执行去噪操作”的实验性节点，通过设置一个时间步（timestep）相关的阈值机制，按步骤调整 denoise mask，使得图像生成只在一定时间范围内的特定区域进行。它的作用是配合 ComfyUI 的扩散模型，在采样的不同阶段控制去噪的区域（空间掩码）生效与否，从而实现差异化区域控制（如前景保留、背景融合等）。经常在增加重绘部分和全图的融合度时进行使用。
