Documentation Index
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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 で編集このノードは、潜在画像のリストとそれに対応するコンディショニング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、効率的なトレーニング用にデータを準備する際に有用であり、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します。
入力
| パラメータ | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
latents | LATENT | はい | なし | 解像度ごとにバケット化する潜在辞書のリスト。 |
conditioning | CONDITIONING | はい | なし | コンディショニングリストのリスト（latentsの長さと一致する必要があります）。 |
latentsリストのアイテム数は、conditioningリストのアイテム数と正確に一致する必要があります。各潜在辞書にはサンプルのバッチが含まれる可能性があり、対応するコンディショニングリストにはそのバッチに一致する数のコンディショニングアイテムが含まれている必要があります。
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
conditioning | LATENT | 解像度バケットごとに1つずつ、バッチ処理された潜在辞書のリスト。 |
conditioning | CONDITIONING | 解像度バケットごとに1つずつ、コンディションリストのリスト。 |
Source fingerprint (SHA-256):
2858de5f0827812002ca72ba5d7ce56411d1ef97e9a12a65fc4bea193a1a0ec0