VAEDecodeTiled - ComfyUI Built-in Node Documentation

Complete documentation for the VAEDecodeTiled node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.

VAEDecodeTiled 노드는 잠재 표현을 이미지로 디코딩할 때 타일 방식을 사용하여 대용량 이미지를 효율적으로 처리합니다. 입력 데이터를 더 작은 타일로 나누어 메모리 사용량을 관리하면서 이미지 품질을 유지합니다. 또한 비디오 VAE를 지원하여 시간적 프레임을 청크 단위로 처리하고 중첩을 통해 부드러운 전환을 구현합니다.

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입력

매개변수	설명	데이터 타입	필수	범위
잠재 데이터	이미지로 디코딩할 잠재 표현	LATENT	예	-
vae	잠재 샘플 디코딩에 사용되는 VAE 모델	VAE	예	-
타일 크기	처리할 각 타일의 크기 (기본값: 512)	INT	예	64-4096 (단위: 32)
겹침	인접 타일 간 중첩 정도 (기본값: 64)	INT	예	0-4096 (단위: 32)
시간 크기	비디오 VAE에만 사용: 한 번에 디코딩할 프레임 수 (기본값: 64)	INT	예	8-4096 (단위: 4)
시간 겹침	비디오 VAE에만 사용: 중첩할 프레임 수 (기본값: 8)	INT	예	4-4096 (단위: 4)

참고: 노드는 중첩 값이 실용적인 한계를 초과할 경우 자동으로 조정합니다. tile_size가 overlap의 4배보다 작으면 중첩이 타일 크기의 1/4로 줄어듭니다. 마찬가지로 temporal_size가 temporal_overlap의 2배보다 작으면 시간적 중첩이 절반으로 줄어듭니다. 또한 노드는 공간 및 시간 차원 모두에서 타일과 중첩 크기를 계산할 때 VAE의 내부 압축 비율을 고려합니다.

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출력

출력 이름	설명	데이터 타입
IMAGE	잠재 표현에서 생성된 디코딩된 이미지 또는 이미지들	IMAGE

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Source fingerprint (SHA-256): 193d5cb219d66855ae581d3e4488b7b6ae3a45b735fb0f9f784fea1f5d466e46