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# LatentApplyOperationCFG - ComfyUI Built-in Node Documentation

> LatentApplyOperationCFG 노드는 모델의 컨디셔닝 가이던스 프로세스를 수정하기 위해 잠재 연산(latent operation)을 적용합니다. 이 노드는 classifier-free guidance(CFG) 샘플링 프로세스 중 컨디셔닝 출력을 가로채서, 생성에 사용되기 전에 잠재 표현에 지정된 연산을 적용합

LatentApplyOperationCFG 노드는 모델의 컨디셔닝 가이던스 프로세스를 수정하기 위해 잠재 연산(latent operation)을 적용합니다. 이 노드는 classifier-free guidance(CFG) 샘플링 프로세스 중 컨디셔닝 출력을 가로채서, 생성에 사용되기 전에 잠재 표현에 지정된 연산을 적용합니다. 샘플러가 두 개의 컨디셔닝 출력을 생성하면, 연산은 두 출력 간의 차이에 적용되고 두 번째 출력이 결과에 다시 더해집니다.

## 입력

| 매개변수 | 설명                       | 데이터 타입            | 필수 | 범위 |
| ---- | ------------------------ | ----------------- | -- | -- |
| `모델` | CFG 연산이 적용될 모델           | MODEL             | 예  | -  |
| `연산` | CFG 샘플링 프로세스 중 적용할 잠재 연산 | LATENT\_OPERATION | 예  | -  |

참고: 이 노드는 실험 단계로 표시되어 있습니다. CFG 샘플링 프로세스 중 모델의 컨디셔닝 출력에 연산이 적용됩니다. 두 개의 컨디셔닝 출력이 있는 경우, 연산은 첫 번째와 두 번째 출력 간의 차이에 적용되고 두 번째 출력이 다시 더해집니다. 컨디셔닝 출력이 하나만 있는 경우에는 해당 출력에 직접 연산이 적용됩니다.

## 출력

| 출력 이름   | 설명                           | 데이터 타입 |
| ------- | ---------------------------- | ------ |
| `model` | 샘플링 프로세스에 CFG 연산이 적용된 수정된 모델 | MODEL  |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `e383684a785878bfa4004c2fac78ae562d8e035fdfe081f8e4ebbb2c50161987`