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VAEDecodeTiled ノードは、タイル方式を使用して潜在表現を画像にデコードし、大きな画像を効率的に処理します。メモリ使用量を管理しながら画質を維持するため、入力を小さなタイルに分割して処理します。また、時間的フレームを重複付きのチャンクで処理することで、ビデオVAEにも対応し、スムーズな遷移を実現します。
入力
| パラメータ | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
サンプル | LATENT | はい | - | 画像にデコードする潜在表現 |
vae | VAE | はい | - | 潜在サンプルのデコードに使用するVAEモデル |
タイルサイズ | INT | はい | 64-4096 (ステップ: 32) | 処理する各タイルのサイズ（デフォルト: 512） |
オーバーラップ | INT | はい | 0-4096 (ステップ: 32) | 隣接するタイル間の重複量（デフォルト: 64） |
temporal_size | INT | はい | 8-4096 (ステップ: 4) | ビデオVAEのみで使用: 一度にデコードするフレーム数（デフォルト: 64） |
temporal_overlap | INT | はい | 4-4096 (ステップ: 4) | ビデオVAEのみで使用: 重複するフレーム数（デフォルト: 8） |
tile_sizeがoverlapの4倍未満の場合、重複はタイルサイズの4分の1に削減されます。同様に、temporal_sizeがtemporal_overlapの2倍未満の場合、時間的重複は半分に削減されます。また、ノードは空間次元と時間次元の両方についてタイルサイズと重複サイズを計算する際に、VAEの内部圧縮率も考慮します。
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
IMAGE | IMAGE | 潜在表現から生成されたデコード済み画像（または複数の画像） |
Source fingerprint (SHA-256):
193d5cb219d66855ae581d3e4488b7b6ae3a45b735fb0f9f784fea1f5d466e46