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# ModelSamplingLTXV - ComfyUI Built-in Node Documentation

> ModelSamplingLTXV 노드는 토큰 수를 기반으로 모델에 고급 샘플링 매개변수를 적용합니다. 입력 잠재 변수의 토큰 수에 따라 기본 시프트 값과 최대 시프트 값 사이의 선형 보간을 사용하여 시프트 값을 계산합니다. 그런 다음 노드는 전문화된 모델 샘플링 구성을 생성하여 입력 모델에 적용합니다.

ModelSamplingLTXV 노드는 토큰 수를 기반으로 모델에 고급 샘플링 매개변수를 적용합니다. 입력 잠재 변수의 토큰 수에 따라 기본 시프트 값과 최대 시프트 값 사이의 선형 보간을 사용하여 시프트 값을 계산합니다. 그런 다음 노드는 전문화된 모델 샘플링 구성을 생성하여 입력 모델에 적용합니다.

## 입력

| 매개변수     | 설명                                                                          | 데이터 타입 | 필수  | 범위                        |
| -------- | --------------------------------------------------------------------------- | ------ | --- | ------------------------- |
| `모델`     | 샘플링 매개변수를 적용할 입력 모델                                                         | MODEL  | 예   | -                         |
| `최대 시프트` | 선형 보간 계산에 사용되는 최대 시프트 값 (기본값: 2.05)                                         | FLOAT  | 예   | 0.0 \~ 100.0 (step: 0.01) |
| `기반 시프트` | 선형 보간 계산에 사용되는 기본 시프트 값 (기본값: 0.95)                                         | FLOAT  | 예   | 0.0 \~ 100.0 (step: 0.01) |
| `잠재 비디오` | 시프트 계산을 위한 토큰 수를 결정하는 데 사용되는 선택적 잠재 변수 입력입니다. 제공되지 않으면 기본 토큰 수 4096이 사용됩니다. | LATENT | 아니오 | -                         |

시프트 값은 1024에서 4096까지의 토큰 범위에 걸쳐 `base_shift`와 `max_shift` 사이를 보간하여 계산됩니다. `latent`가 제공되면 토큰 수는 공간 차원(예: 높이와 너비)의 곱으로 계산됩니다. `latent`가 제공되지 않으면 토큰 수는 기본적으로 4096이 됩니다.

## 출력

| 출력 이름   | 설명                   | 데이터 타입 |
| ------- | -------------------- | ------ |
| `model` | 샘플링 매개변수가 적용된 수정된 모델 | MODEL  |

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