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# HyperTile - ComfyUI Built-in Node Documentation

> HyperTile 노드는 확산 모델의 어텐션 메커니즘에 타일링 기법을 적용하여 이미지 생성 중 메모리 사용량을 최적화합니다. 잠재 공간을 더 작은 타일로 나누어 개별적으로 처리한 후 결과를 다시 조합합니다. 이를 통해 메모리 부족 없이 더 큰 이미지 크기로 작업할 수 있습니다.

HyperTile 노드는 확산 모델의 어텐션 메커니즘에 타일링 기법을 적용하여 이미지 생성 중 메모리 사용량을 최적화합니다. 잠재 공간을 더 작은 타일로 나누어 개별적으로 처리한 후 결과를 다시 조합합니다. 이를 통해 메모리 부족 없이 더 큰 이미지 크기로 작업할 수 있습니다.

## 입력

| 매개변수     | 설명                                                                                  | 데이터 타입  | 필수 | 범위           |
| -------- | ----------------------------------------------------------------------------------- | ------- | -- | ------------ |
| `모델`     | HyperTile 최적화를 적용할 확산 모델                                                            | MODEL   | 예  | -            |
| `타일 크기`  | 처리할 대상 타일 크기(기본값: 256). 내부적으로 값은 최소 32로 제한된 후 8로 나누어 유효 타일 크기를 구합니다.                | INT     | 예  | 1 - 2048     |
| `스왑 크기`  | 처리 중 효율성을 높이기 위해 타일이 재배열되는 방식을 제어합니다. 값이 클수록 타일 크기의 변화가 더 허용됩니다(기본값: 2)             | INT     | 예  | 1 - 128      |
| `최대 깊이`  | 타일링을 적용할 최대 깊이 수준(해상도 배율)입니다. 값이 0이면 가장 높은 해상도에서만 타일링을 적용합니다(기본값: 0)                | INT     | 예  | 0 - 10       |
| `스케일 깊이` | 활성화하면 더 깊은 깊이 수준에서 타일 크기가 비례적으로 조정됩니다. 낮은 해상도에서 품질을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다(기본값: False) | BOOLEAN | 예  | True / False |

## 출력

| 출력 이름   | 설명                        | 데이터 타입 |
| ------- | ------------------------- | ------ |
| `model` | HyperTile 최적화가 적용된 수정된 모델 | MODEL  |

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