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# HyperTile - ComfyUI Built-in Node Documentation

> The HyperTileノードは、拡散モデルのアテンションメカニズムにタイル化技法を適用し、画像生成時のメモリ使用量を最適化します。

The HyperTileノードは、拡散モデルのアテンションメカニズムにタイル化技法を適用し、画像生成時のメモリ使用量を最適化します。潜在空間をより小さなタイルに分割して個別に処理し、その後結果を再構成します。これにより、メモリ不足を起こさずに、より大きな画像サイズで作業できます。

## 入力

| パラメータ     | 説明                                                                    | データ型    | 必須 | 範囲           |
| --------- | --------------------------------------------------------------------- | ------- | -- | ------------ |
| `モデル`     | HyperTile最適化を適用する拡散モデル                                                | MODEL   | はい | -            |
| `タイルサイズ`  | 処理対象のタイルサイズ（デフォルト: 256）。内部的には、値は最小32にクランプされ、その後8で割って実際のタイルサイズを算出します。  | INT     | はい | 1 - 2048     |
| `スワップサイズ` | 処理中にタイルを並べ替える方法を制御し、効率を向上させます。値が大きいほどタイルサイズのバリエーションが広がります（デフォルト: 2）   | INT     | はい | 1 - 128      |
| `最大深度`    | タイル化を適用する最大深度レベル（解像度スケール）。0を指定すると、最高解像度でのみタイル化が適用されます（デフォルト: 0）       | INT     | はい | 0 - 10       |
| `スケール深度`  | 有効にすると、より深い深度レベルでタイルサイズが比例的にスケーリングされます。低解像度での品質維持に役立ちます（デフォルト: False） | BOOLEAN | はい | True / False |

## 出力

| 出力名     | 説明                        | データ型  |
| ------- | ------------------------- | ----- |
| `model` | HyperTile最適化が適用された変更後のモデル | MODEL |

> このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ [GitHub で編集](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/HyperTile/ja.md)

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**Source fingerprint (SHA-256):** `fb2fa29a403b6b7de7d5263240cc51a74126078457a3ff9ea63aeded45b9b74a`