ResolutionBucket - ComfyUI Built-in Node Documentation

このノードは、潜在画像のリストとそれに対応する条件付けデータを解像度ごとに整理します。

このノードは、潜在画像のリストとそれに対応する条件付けデータを解像度ごとに整理します。同じ高さと幅を持つアイテムをグループ化し、解像度ごとに個別のバッチを作成します。この処理は、モデルが同じサイズの複数のアイテムをまとめて処理できるようにするため、効率的なトレーニング用データの準備に役立ちます。

​

入力

パラメータ	説明	データ型	必須	範囲
latents	解像度ごとにバケット化する潜在ディクトのリスト。	LATENT	はい	N/A
conditioning	条件付けリストのリスト（latents の長さと一致する必要があります）。	CONDITIONING	はい	N/A

注記： latents リストのアイテム数は、conditioning リストのアイテム数と完全に一致している必要があります。数が一致しない場合、ノードはエラーを発生させます。各潜在ディクショナリにはサンプルのバッチを含めることができ、対応する conditioning リストには、そのバッチに対して同数の条件付けアイテムが含まれている必要があります。潜在サンプルの形状は、画像の場合は (B, C, H, W)、動画の場合は (B, T, C, H, W) となります。ノードは高さと幅のみでこれらをグループ化します。

​

出力

出力名	説明	データ型
latents	解像度バケットごとに1つずつ、バッチ処理された潜在ディクトのリスト。	LATENT
conditioning	解像度バケットごとに1つずつ、条件付けリストのリスト。	CONDITIONING

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

---

Source fingerprint (SHA-256): 11687f9916895136c7c5b8146cd7519cbf6c296720e453bac52fe4da237403cd