功能：去除 AI 感，调整增强细节的 sigma，并消除不必要的散景或背景模糊。

过程：告诉模型在每个去噪步骤中应该预期并尝试去除多少噪声。某个去噪步骤中的 sigma 值越高，模型就越应该在该步骤中更积极地去噪，反之亦然。使用 sigmas 时间表，sigmas 在去噪过程开始时的值非常高，然后在中间迅速降至低值，并在过程结束时降至非常低的值。这条曲线使得图像的较大特征（低频）在较早的步骤中定义，而在过程结束时，只能看到较小特征（高频）中的微小变化。向模型传递一个 sigmas 计划，其值低于原始值，则模型在每一步都会减少降噪，从而导致该步骤的输出噪声更大。但在之后的步骤中，模型会尽力理解这些额外的噪音并将其转化为图像特征。

效果：增加细节（也可以减少细节），定制在每个采样步骤中操纵原始噪声水平。