# ComfyUI: Japanese 組み込みノード ノード Model

## Model

### Conditioning

- [AudioEncoderEncode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/AudioEncoderEncode.md): AudioEncoderEncode ノードは、オーディオエンコーダーモデルを使用してオーディオデータをエンコード表現に変換します。
- [CLIPSetLastLayer - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ClipSetLastLayer.md): CLIP Set Last Layer は、CLIPモデルの処理深度を制御するためのComfyUIのコアノードです。
- [CLIPTextEncode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ClipTextEncode.md): CLIP Text Encode (CLIPTextEncode) は翻訳者の役割を果たし、テキストによる説明をAIが理解できる形式に変換します。
- [CLIPTextEncodeControlnet - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CLIPTextEncodeControlnet.md): CLIPTextEncodeControlnet ノードは、CLIPモデルを使用してテキストプロンプトを処理し、結果のテキストエンコーディングを既存のconditioningデータと組み合わせます。
- [CLIPVisionEncode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ClipVisionEncode.md): CLIP Vision Encode ノードは、ComfyUI における画像エンコードノードであり、CLIP Vision モデルを通じて入力画像を視覚特徴ベクトルに変換します。
- [InpaintModelConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/InpaintModelConditioning.md): InpaintModelConditioning ノードは、インペイントモデルの条件付けプロセスを容易にするために設計されており、様々な条件付け入力を統合・操作してインペイント出力を調整することを可能にします。
- [NormalizeVideoLatentStart - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/NormalizeVideoLatentStart.md): このノードは、ビデオ潜在表現の最初の数フレームを調整し、後続のフレームにより近い外観にします。
- [PiDConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/PiDConditioning.md): 大変、承知しました。
- [ReferenceLatent - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ReferenceLatent.md): このノードは、編集モデルのガイド用ラテントを設定します。
- [ReferenceTimbreAudio - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ReferenceTimbreAudio.md): このノードは、"ace step 1.5" プロセスで使用する参照オーディオ音色を設定します。
- [SeedVR2Conditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SeedVR2Conditioning.md): このノードは、SeedVR2 モデルで使用するためのポジティブおよびネガティブコンディショニングを VAE latent から構築します。
- [StyleModelApply - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/StyleModelApply.md): このノードは、スタイルモデルを指定された条件付け（conditioning）に適用し、CLIPビジョンモデルの出力に基づいてスタイルを強化または変更します。
- [T5TokenizerOptions - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/T5TokenizerOptions.md): T5TokenizerOptions ノードは、さまざまな T5 モデルタイプのトークナイザー設定を構成します。
- [unCLIPConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/unCLIPConditioning.md): このノードは、CLIPビジョン出力を条件付けプロセスに統合し、指定された強度とノイズ拡張パラメータに基づいてこれらの出力の影響を調整するように設計されています。

#### Ace

- [TextEncodeAceStepAudio - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TextEncodeAceStepAudio.md): TextEncodeAceStepAudio ノードは、タグと歌詞をトークンに結合し、調整可能な歌詞の強度でエンコードすることにより、オーディオ条件付け用のテキスト入力を処理します。
- [TextEncodeAceStepAudio1.5 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TextEncodeAceStepAudio1.5.md): TextEncodeAceStepAudio1.5 ノードは、AceStepAudio 1.5 モデルで使用するためのテキストとオーディオ関連のメタデータを準備します。

#### Autoregressive

- [ARVideoI2V - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ARVideoI2V.md): Documentation for ARVideoI2V node.

#### Bernini

- [BerniniConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/BerniniConditioning.md): BerniniConditioningノードは、Wan2.2-A14Bモデル用の動画および画像の条件付けデータを準備します。

#### Boogu

- [TextEncodeBooguEdit - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TextEncodeBooguEdit.md): このノードは、Boogu を使用した画像編集のための conditioning を準備します。

#### Controlnet

- [ControlNetApply - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ControlNetApply.md): ControlNetを使用するには、入力画像の前処理が必要です。
- [ControlNetApplyAdvanced - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ControlNetApplyAdvanced.md): このノードは、画像とコントロールネットモデルに基づいて、条件付けデータに高度なコントロールネット変換を適用します。
- [ControlNetApplySD3 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ControlNetApplySD3.md): このノードは、Stable Diffusion 3 の条件付けに ControlNet ガイダンスを適用します。
- [ControlNetInpaintingAliMamaApply - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ControlNetInpaintingAliMamaApply.md): ControlNetInpaintingAliMamaApply ノードは、ポジティブおよびネガティブな conditioning をコントロール画像とマスクと組み合わせることで、インペインティングタスク用の ControlNet conditioning を適用します。
- [SetUnionControlNetType - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SetUnionControlNetType.md): SetUnionControlTypeNode を使用すると、コントロールネットワークが使用するコントロールタイプを選択できます。

#### Cosmos

- [CosmosImageToVideoLatent - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CosmosImageToVideoLatent.md): CosmosImageToVideoLatent ノードは、入力画像からビデオの潜在表現を生成します。
- [CosmosPredict2ImageToVideoLatent - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CosmosPredict2ImageToVideoLatent.md): CosmosPredict2ImageToVideoLatent は、画像から動画生成用のビデオ潜在表現を作成します。

#### Flux

- [CLIPTextEncodeFlux - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ClipTextEncodeFlux.md): CLIPTextEncodeFlux は、Flux アーキテクチャ向けに設計された高度なテキストエンコードノードです。
- [FluxDisableGuidance - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/FluxDisableGuidance.md): このノードは、FluxおよびFluxライクなモデルにおけるガイダンス埋め込みを完全に無効化します。
- [FluxGuidance - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/FluxGuidance.md): Documentation for FluxGuidance node.
- [FluxKontextImageScale - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/FluxKontextImageScale.md): このノードは、入力画像のアスペクト比に基づいて、Lanczosアルゴリズムを使用してFlux Kontextモデルのトレーニング時に使用される最適なサイズに画像をスケーリングします。
- [FluxKontextMultiReferenceLatentMethod - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/FluxKontextMultiReferenceLatentMethod.md): FluxKontextMultiReferenceLatentMethodノードは、特定の参照ラテントメソッドを設定することで条件付けデータを変更します。

#### Gligen

- [GLIGENTextBoxApply - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/GLIGENTextBoxApply.md): GLIGENTextBoxApply ノードは、テキストベースの条件付けを生成モデルの入力に統合するために設計されています。

#### Hidream

- [CLIPTextEncodeHiDream - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CLIPTextEncodeHiDream.md): CLIPTextEncodeHiDreamノードは、異なる言語モデル（CLIP-L、CLIP-G、T5-XXL、LLaMA）を使用して4つの個別のテキスト入力を処理し、それらを単一のconditioning出力に結合します。
- [HiDreamO1ReferenceImages - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/HiDreamO1ReferenceImages.md): This node attaches reference images to both positive and negative conditioning, so downstream nodes can use them to guide generation.

#### Hunyuan 3d

- [Hunyuan3Dv2Conditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/Hunyuan3Dv2Conditioning.md): Hunyuan3Dv2Conditioning ノードは、CLIP ビジョン出力を処理して 3D モデル用のコンディショニングデータを生成します。
- [Hunyuan3Dv2ConditioningMultiView - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/Hunyuan3Dv2ConditioningMultiView.md): Hunyuan3Dv2ConditioningMultiView ノードは、最大4つのビュー（前面、左面、背面、右面）からの CLIP vision 出力を、単一のマルチビュー条件付けに結合します。

#### Hunyuan Image

- [CLIPTextEncodeHunyuanDiT - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ClipTextEncodeHunyuanDit.md): CLIPTextEncodeHunyuanDiT ノードは、テキスト記述を HunyuanDiT モデルが理解できる形式に変換します。

#### Hunyuan Video

- [HunyuanImageToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/HunyuanImageToVideo.md): HunyuanImageToVideo ノードは、Hunyuan ビデオモデルを使用して画像をビデオの潜在表現に変換します。
- [HunyuanRefinerLatent - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/HunyuanRefinerLatent.md): HunyuanRefinerLatent ノードは、Hunyuan ビデオ精細化プロセスのためのコンディショニングデータと潜在データを準備します。
- [HunyuanVideo15ImageToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/HunyuanVideo15ImageToVideo.md): HunyuanVideo15ImageToVideo ノードは、HunyuanVideo 1.5 モデルに基づいて、ビデオ生成のための conditioning と潜在空間データを準備します。
- [HunyuanVideo15SuperResolution - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/HunyuanVideo15SuperResolution.md): HunyuanVideo15SuperResolution ノードは、ビデオ超解像プロセス用のコンディショニングデータを準備します。
- [TextEncodeHunyuanVideo_ImageToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TextEncodeHunyuanVideo_ImageToVideo.md): TextEncodeHunyuanVideoImageToVideo ノードは、テキストプロンプトと参照画像からの視覚情報を組み合わせることで、画像から動画への生成用のコンディショニングデータを作成します。

#### Instructpix2pix

- [InstructPixToPixConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/InstructPixToPixConditioning.md): InstructPixToPixConditioning ノードは、ポジティブおよびネガティブのテキストプロンプトと画像データを組み合わせることで、InstructPix2Pix 画像編集用の conditioning データを準備します。

#### Joyimage

- [TextEncodeJoyImageEdit - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TextEncodeJoyImageEdit.md): このノードは、テキストプロンプトとオプションの画像を、JoyImageモデルで使用するための条件付けデータにエンコードします。

#### Kandinsky

- [CLIPTextEncodeKandinsky5 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CLIPTextEncodeKandinsky5.md): CLIP Text Encode (Kandinsky 5) ノードは、Kandinsky 5 モデルで使用するテキストプロンプトを準備します。
- [Kandinsky5ImageToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/Kandinsky5ImageToVideo.md): Kandinsky5ImageToVideo ノードは、Kandinsky モデルを使用した動画生成のために、条件付けデータと潜在空間データを準備します。

#### Lotus

- [LotusConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LotusConditioning.md): LotusConditioning ノードは、Lotus モデル用に事前計算された条件付け埋め込みを提供します。

#### Ltxv

- [GetICLoRAParameters - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/GetICLoRAParameters.md): このノードは、LoRA ローダーで読み込まれたモデルのメタデータを解析し、参照用ダウンスケール係数などの IC-LoRA パラメータを抽出します。
- [LTXVAddGuide - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVAddGuide.md): LTXVAddGuideノードは、入力画像またはビデオをエンコードし、それらをキーフレームとして条件付けデータに組み込むことで、潜在シーケンスにビデオ条件付けガイダンスを追加します。
- [LTXVConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVConditioning.md): LTXVConditioning ノードは、動画生成モデル用に、ポジティブおよびネガティブの両方の conditioning 入力にフレームレート情報を追加します。
- [LTXVCropGuides - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVCropGuides.md): LTXVCropGuides ノードは、キーフレーム情報を削除し、潜在次元を調整することで、動画生成用の条件付け入力と潜在入力を処理します。
- [LTXVDurationPredictor - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVDurationPredictor.md): このノードは、LTX 2.4 デュレーションヘッドを使用して、プロンプトに対する自然なショット長を予測します。
- [LTXVImgToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVImgToVideo.md): LTXVImgToVideo は、入力画像をビデオ生成モデル用のビデオ潜在表現に変換します。
- [LTXVImgToVideoInplace - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVImgToVideoInplace.md): LTXVImgToInplace は、入力画像を潜在空間にエンコードし、そのエンコードされたフレームを既存の潜在ビデオの先頭に配置します。
- [LTXVReferenceAudio - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVReferenceAudio.md): LTXV Reference Audio は、参照音声クリップから話者の声のアイデンティティを生成音声に転送します。

#### Lumina

- [CLIPTextEncodeLumina2 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CLIPTextEncodeLumina2.md): このノードは、CLIPモデルを使用してシステムプロンプトとユーザープロンプトをエンコードし、拡散モデルを特定の画像生成に導くために使用できる埋め込みを生成します。

#### Mage

- [TextEncodeMageFlowEdit - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TextEncodeMageFlowEdit.md): Documentation for TextEncodeMageFlowEdit node.

#### Minimax

- [MiniMaxH3AddGuide - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/MiniMaxH3AddGuide.md): This node anchors an image, a short clip, audio, or a clip with its soundtrack at any chosen frame of a MiniMax H3 video.
- [MiniMaxH3ImageToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/MiniMaxH3ImageToVideo.md): このノードは、MiniMax H3モデルでビデオを生成するために必要なconditioningと空の潜在変数を準備します。
- [MiniMaxH3ReferenceToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/MiniMaxH3ReferenceToVideo.md): MiniMax H3 Reference to Video ノードは、MiniMax H3 の参照動画生成に必要なテキストconditioningと、空のaudio-video latentを作成します。

#### Minimax Music

- [MiniMaxMusic3TextEncode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/MiniMaxMusic3TextEncode.md): MiniMax Music3 Text Encode は、MiniMax Music3 CLIP モデルを使用して、テキストキャプションと歌詞を音楽生成用の音響条件付けシーケンスに変換します。

#### Photomaker

- [PhotoMakerEncode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/PhotoMakerEncode.md): PhotoMakerEncode ノードは、参照画像とテキストプロンプトを組み合わせて、画像生成用のコンディショニングデータを作成します。

#### Pixart

- [CLIPTextEncodePixArtAlpha - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CLIPTextEncodePixArtAlpha.md): テキストをエンコードし、PixArt Alpha用の解像度条件付けを設定します。

#### Qwen Image

- [TextEncodeQwenImageEdit - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TextEncodeQwenImageEdit.md): TextEncodeQwenImageEdit ノードは、テキストプロンプトとオプションの画像を、画像生成または編集用の条件付けデータに変換します。
- [TextEncodeQwenImageEditPlus - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TextEncodeQwenImageEditPlus.md): TextEncodeQwenImageEditPlus ノードは、テキストプロンプトとオプションの画像を処理して、画像生成または編集タスク用のコンディショニングデータを生成します。

#### Stable Audio

- [ConditioningStableAudio - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ConditioningStableAudio.md): ConditioningStableAudio ノードは、オーディオ生成用のポジティブおよびネガティブ conditioning 入力の両方にタイミング情報を追加します。

#### Stable Cascade

- [StableCascade_StageB_Conditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/StableCascade_StageB_Conditioning.md): StableCascadeStageBConditioning ノードは、既存の条件付け情報と Stage C からの事前潜在表現を組み合わせることで、Stable Cascade Stage B 生成用の条件付けデータを準備します。

#### Stable Diffusion

- [CLIPTextEncodeSD3 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CLIPTextEncodeSD3.md): CLIPTextEncodeSD3は、異なるCLIPモデルを使用して複数のテキストプロンプトをエンコードすることで、Stable Diffusion 3モデル用のテキスト入力を処理します。
- [CLIPTextEncodeSDXL - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ClipTextEncodeSdxl.md): このノードは、SDXLアーキテクチャ用に特別にカスタマイズされたCLIPモデルを使用して、テキスト入力をエンコードするように設計されています。
- [CLIPTextEncodeSDXLRefiner - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ClipTextEncodeSdxlRefiner.md): このノードは、SDXL Refinerモデル用に特別に設計されており、美的スコアと次元情報を組み込むことで、テキストプロンプトをコンディショニング情報に変換し、生成タスクの条件を強化して、最終的なリファイン効果を向上させます。

#### Stable Diffusion Upscaler

- [SD_4XUpscale_Conditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SD_4XUpscale_Conditioning.md): SD4XUpscaleConditioning ノードは、拡散モデルを使用して画像をアップスケーリングするための conditioning データを準備します。

#### Stable Video 3d

- [SV3D_Conditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SV3D_Conditioning.md): SV3DConditioning は、SV3Dモデルを使用して3D動画生成用のコンディショニングデータを準備します。

#### Stable Zero123

- [StableZero123_Conditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/StableZero123_Conditioning.md): StableZero123Conditioning ノードは、入力画像とカメラ角度を処理して、3Dモデル生成用のコンディショニングデータと潜在表現を生成します。
- [StableZero123_Conditioning_Batched - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/StableZero123_Conditioning_Batched.md): StableZero123ConditioningBatched ノードは、単一の入力画像から3Dモデルを生成するためのコンディショニングデータを準備します。

#### Transform

- [ConditioningConcat - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ConditioningConcat.md): ConditioningConcat ノードは、コンディショニングベクトルを連結するために設計されており、具体的には conditioningfrom ベクトルを conditioningto ベクトルにマージします。
- [ConditioningMultiply - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ConditioningMultiply.md): このノードは、条件付けの値を指定された係数で乗算し、生成プロセスにおける条件付けの影響を拡大・縮小できるようにします。
- [ConditioningSetArea - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ConditioningSetArea.md): このノードは、コンディショニングコンテキスト内に特定の領域を設定することで、コンディショニング情報を変更するように設計されています。
- [ConditioningSetAreaPercentage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ConditioningSetAreaPercentage.md): ConditioningSetAreaPercentageノードは、条件付け要素の影響範囲をパーセンテージ値に基づいて調整することに特化しています。
- [ConditioningSetAreaPercentageVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ConditioningSetAreaPercentageVideo.md): ConditioningSetAreaPercentageVideo ノードは、ビデオ生成用に特定の領域と時間的範囲を定義することで、conditioning データを変更します。
- [ConditioningSetAreaStrength - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ConditioningSetAreaStrength.md): このノードは、指定された条件付けセットの強度属性を変更するために設計されており、生成プロセスにおける条件付けの影響や強度を調整することができます。
- [ConditioningSetMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ConditioningSetMask.md): このノードは、指定された強度でマスクを特定の領域に適用することにより、生成モデルの条件付け（conditioning）を変更するように設計されています。
- [ConditioningSetTimestepRange - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ConditioningSetTimestepRange.md): このノードは、特定のタイムステップ範囲を設定することで、コンディショニングの時間的側面を調整するために設計されています。
- [ConditioningZeroOut - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ConditioningZeroOut.md): このノードは、条件付けデータ構造内の特定の要素をゼロに設定し、後続の処理ステップにおけるそれらの影響を実質的に無効化します。

#### Trellis2

- [Pixal3DConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/Pixal3DConditioning.md): このノードは、Trellis2 3D生成パイプラインのための画像条件付けを準備します。
- [Trellis2Conditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/Trellis2Conditioning.md): Trellis2Conditioning は、入力画像を TRELLIS.2 モデル用のコンディショニングデータに変換します。
- [Trellis2ShapeStage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/Trellis2ShapeStage.md): このノードは、Trellis2 パイプラインの最初のシェイプ生成サンプリングパスをセットアップします。
- [Trellis2TextureStage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/Trellis2TextureStage.md): このノードは、Trellis2生成におけるテクスチャステージのサンプリングパスを設定します。
- [Trellis2UpsampleStage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/Trellis2UpsampleStage.md): このノードは、最初のシェイプステージのサンプリングパスで生成された512解像度のシェイプ潜在変数を受け取り、それをより高いターゲット解像度にアップスケールし、2回目のシェイプステージのサンプリングパスに必要なコンディショニングと潜在変数を準備します。

#### Triposplat

- [TripoSplatConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TripoSplatConditioning.md): このノードは、DINOv3画像エンコーダとFlux2 VAEを使用して入力画像をエンコードし、TripoSplatモデル用のポジティブおよびネガティブ条件付けデータを作成します。
- [TripoSplatPreprocessImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TripoSplatPreprocessImage.md): このノードは、各入力画像を黒背景上の中央正方形にクロップし、パディングを追加して指定された出力サイズに合わせます。

#### Void

- [VOIDInpaintConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VOIDInpaintConditioning.md): VOIDInpaintConditioning ノードは、CogVideoX モデルでインペインティングを行うために必要なコンディショニングデータを準備します。

#### Wan

- [Wan22ImageToVideoLatent - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/Wan22ImageToVideoLatent.md): Wan22ImageToVideoLatent は、画像からビデオの潜在表現を生成します。
- [WanFirstLastFrameToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanFirstLastFrameToVideo.md): WanFirstLastFrameToVideo ノードは、開始フレームと終了フレームをテキストプロンプトと組み合わせて、ビデオ生成用のコンディショニングを準備します。
- [WanImageToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanImageToVideo.md): WanImageToVideo ノードは、ビデオ生成タスク用のコンディショニングと潜在表現を準備します。

##### Animate

- [WanAnimate2Cache - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanAnimate2Cache.md): ポーズビデオのブロック単位のアクティベーションを一度キャッシュすることで、サンプリングステップごとに再計算する必要がなくなり、生成時間がおよそ半分になります。
- [WanAnimate2ToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanAnimate2ToVideo.md): WanAnimate2ToVideo は、参照画像のキャラクターを、別のポーズ動画から顔の表情、体の動き、手のジェスチャーを転送してアニメーション化します。
- [WanAnimateToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanAnimateToVideo.md): WanAnimateToVideo は、参照画像、ポーズ、顔、背景、前のチャンクからのオプションのモーションなどの入力を使用して、Wan でアニメーションビデオを生成するためのコンディショニングデータと初期潜在テンソルを準備します。

##### Camera

- [WanCameraEmbedding - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanCameraEmbedding.md): WanCameraEmbedding ノードは、カメラの動きのパラメータに基づいて、Plücker 埋め込みを使用してカメラの軌跡埋め込みを生成します。
- [WanCameraImageToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanCameraImageToVideo.md): WanCameraImageToVideo ノードは、画像からのビデオ生成に必要な conditioning データと latent データを準備します。

##### Dancer

- [WanDancerEncodeAudio - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanDancerEncodeAudio.md): このノードは、音声入力を処理して、動画生成モデルをガイドするために使用できる特徴を抽出します。
- [WanDancerVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanDancerVideo.md): 以下に日本語翻訳を示します。

##### Fun Control

- [Wan22FunControlToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/Wan22FunControlToVideo.md): Wan22FunControlToVideo ノードは、Wan ビデオモデルを使用したビデオ生成用に、条件付けデータと空の潜在テンソルを準備します。
- [WanFunControlToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanFunControlToVideo.md): このノードは、動画生成のためのAlibaba Wan Fun Controlモデルをサポートするために追加されました。

##### Fun Inpaint

- [WanFunInpaintToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanFunInpaintToVideo.md): WanFunInpaintToVideo ノードは、開始画像と終了画像の間をインペイントしてビデオシーケンスを生成します。

##### Humo

- [WanHuMoImageToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanHuMoImageToVideo.md): WanHuImageToVideoノードは、ビデオフレームの潜在表現を生成することで、画像をビデオシーケンスに変換します。

##### Infinite Talk

- [WanInfiniteTalkToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanInfiniteTalkToVideo.md): WanInfiniteTalkToVideoは、音声入力からビデオシーケンスを生成します。

##### Move

- [GenerateTracks - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/GenerateTracks.md): GenerateTracks ノードは、ビデオ生成用に複数の並行モーションパス（トラック）を作成します。
- [WanMoveConcatTrack - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanMoveConcatTrack.md): WanMoveConcatTrack ノードは、2つのモーショントラッキングデータセットを結合して、1つの長いシーケンスにします。
- [WanMoveTracksFromCoords - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanMoveTracksFromCoords.md): WanMoveTracksFromCoords ノードは、JSON 形式の座標文字列からモーショントラックを作成します。
- [WanMoveTrackToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanMoveTrackToVideo.md): WanMoveTrackToVideo ノードは、オプションのモーショントラッキング情報を組み込み、ビデオ生成用のコンディショニングおよび潜在空間データを準備します。
- [WanMoveVisualizeTracks - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanMoveVisualizeTracks.md): WanMoveVisualizeTracks ノードは、画像または動画フレームのシーケンスにモーション追跡データをオーバーレイ表示します。
- [WanTrackToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanTrackToVideo.md): WanTrackToVideo ノードは、モーション トラッキング データをビデオ シーケンスに変換し、トラック ポイントを処理して対応するビデオ フレームを生成します。

##### Phantom Subject

- [WanPhantomSubjectToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanPhantomSubjectToVideo.md): WanPhantomSubjectToVideo ノードは、Wan 動画生成用の conditioning データと潜在変数（latent）を準備します。

##### Scail

- [SCAIL2ColoredMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SCAIL2ColoredMask.md): このノードは、SAM3のトラッキングデータを、WanSCAILToVideoノードで使用されるカラーマスクに変換します。
- [WanSCAILToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanSCAILToVideo.md): WanSCAILToVideo ノードは、SCAIL および SCAIL-2 ビデオモデルによるビデオ生成のための条件付けと空の潜在空間を準備します。

##### Sound

- [WanSoundImageToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanSoundImageToVideo.md): WanSoundImageToVideo ノードは、オプションのオーディオコンディショニングを使用して、画像からビデオコンテンツを生成します。
- [WanSoundImageToVideoExtend - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanSoundImageToVideoExtend.md): WanSoundImageToVideoExtend ノードは、既存のビデオ潜在表現を拡張して追加フレームを生成します。

##### Vace

- [WanVaceToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanVaceToVideo.md): WanVaceToVideo ノードは、ビデオ生成モデル向けのビデオ条件付けデータを準備します。

#### Z Image

- [TextEncodeZImageOmni - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TextEncodeZImageOmni.md): TextEncodeZImageOmniは、テキストプロンプトと、最大3つのオプション参照画像を組み合わせて、画像生成モデル用のコンディショニング形式にエンコードします。

### Latent

- [EmptyLatentAudio - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyLatentAudio.md): Empty Latent Audio は、オーディオ処理用の空の潜在テンソルを作成します。
- [EmptyLatentImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyLatentImage.md): EmptyLatentImageノードは、指定された寸法とバッチサイズで空白の潜在空間表現を生成するために設計されています。
- [LatentComposite - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentComposite.md): LatentCompositeノードは、2つの潜在表現を1つの出力にブレンドまたはマージするために設計されています。
- [LatentCompositeMasked - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentCompositeMasked.md): 以下は、ご依頼いただいたComfyUIノードドキュメントの日本語訳です。
- [LatentUpscale - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentUpscale.md): LatentUpscale ノードは、画像の潜在表現をアップスケールするために設計されています。
- [LatentUpscaleBy - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentUpscaleBy.md): LatentUpscaleBy ノードは、画像の潜在表現をアップスケーリングするために設計されています。
- [LoadLatent - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LoadLatent.md): The LoadLatentノードは、入力ディレクトリ内の.latentファイルから以前に保存された潜在表現を読み込みます。
- [SaveLatent - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SaveLatent.md): SaveLatent は、潜在テンソルを .latent ファイルとしてディスクに保存し、後で再利用または共有できるようにします。
- [SetLatentNoiseMask - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SetLatentNoiseMask.md): このノードは、潜在サンプルのセットにノイズマスクを適用するために設計されています。
- [TrimVideoLatent - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TrimVideoLatent.md): TrimVideoLatent ノードは、ビデオ潜在表現の先頭からフレームを削除します。
- [VAEDecode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VAEDecode.md): VAEDecode ノードは、指定された変分オートエンコーダ（VAE）を使用して、潜在表現を画像にデコードするために設計されています。
- [VAEDecodeAudio - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VAEDecodeAudio.md): VAEDecodeAudioノードは、変分オートエンコーダー（VAE）を使用して、潜在表現をオーディオ波形に変換します。
- [VAEDecodeAudioTiled - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VAEDecodeAudioTiled.md): このノードは、圧縮されたオーディオ表現（潜在サンプル）を、変分オートエンコーダ（VAE）を用いてオーディオ波形に戻します。
- [VAEDecodeTiled - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VAEDecodeTiled.md): VAEDecodeTiled ノードは、大きな画像を効率的に処理するためにタイル方式を使用して、潜在表現を画像にデコードします。
- [VAEEncode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VAEEncode.md): このノードは、指定されたVAEモデルを使用して画像を潜在空間表現にエンコードするために設計されています。
- [VAEEncodeAudio - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VAEEncodeAudio.md): VAEEncodeAudio ノードは、Variational Autoencoder（VAE）を使用してオーディオデータを潜在表現に変換します。
- [VAEEncodeForInpaint - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VAEEncodeForInpaint.md): このノードは、インペイントタスクに適した潜在表現に画像をエンコードするために設計されており、VAEモデルによる最適なエンコードのために入力画像とマスクを調整する追加の前処理手順を組み込んでいます。
- [VAEEncodeTiled - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VAEEncodeTiled.md): VAEEncodeTiledは、画像をより小さなタイルに分割し、変分オートエンコーダー（VAE）を使用してエンコードすることで、メモリ制限を超える可能性のある大きな画像を処理します。

#### Ace

- [EmptyAceStep1.5LatentAudio - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyAceStep1.5LatentAudio.md): 「Empty Ace Step 1.5 Latent Audio」ノードは、オーディオ処理用に設計された空の潜在テンソルを作成します。
- [EmptyAceStepLatentAudio - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyAceStepLatentAudio.md): The Empty Ace Step 1.0 Latent Audio ノードは、指定した期間の空の潜在オーディオサンプルを作成します。

#### Advanced

- [LatentAdd - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentAdd.md): LatentAddノードは、2つの潜在表現を加算するために設計されています。
- [LatentBatchSeedBehavior - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentBatchSeedBehavior.md): LatentBatchSeedBehavior ノードは、潜在サンプルのバッチにおけるシード動作を変更するために設計されています。
- [LatentConcat - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentConcat.md): The LatentConcat ノードは、2つの潜在サンプルを選択した次元に沿って結合します。
- [LatentCut - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentCut.md): LatentCutノードは、選択した次元に沿って潜在サンプルから特定のセクションを抽出します。
- [LatentCutToBatch - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentCutToBatch.md): The LatentCutToBatch ノードは、潜在表現を選択した次元（時間・幅・高さ）に沿って指定サイズのスライスに分割し、それらを新しいバッチへと積み重ねます。
- [LatentInterpolate - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentInterpolate.md): 以下が翻訳です。
- [LatentMultiply - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentMultiply.md): The LatentMultiply node is designed to scale the latent representation of samples by a specified multiplier.
- [LatentSubtract - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentSubtract.md): 以下が翻訳結果です。

##### Operations

- [LatentApplyOperation - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentApplyOperation.md): LatentApplyOperation ノードは、指定された潜在操作を潜在サンプルに適用します。
- [LatentApplyOperationCFG - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentApplyOperationCFG.md): LatentApplyOperationCFG ノードは、モデル内の条件付けガイダンスプロセスを変更するために潜在操作を適用します。
- [LatentOperationSharpen - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentOperationSharpen.md): LatentOperationSharpen ノードは、ガウスカーネルを使用して潜在表現のシャープニング操作を作成します。
- [LatentOperationTonemapReinhard - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentOperationTonemapReinhard.md): LatentOperationTonemapReinhard ノードは、潜在ベクトルに Reinhard トーンマッピングを適用します。

#### Autoregressive

- [EmptyARVideoLatent - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyARVideoLatent.md): Documentation for EmptyARVideoLatent node.

#### Batch

- [BatchLatentsNode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/BatchLatentsNode.md): Batch Latents ノードは、複数の潜在入力を単一のバッチに結合します。
- [LatentBatch - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentBatch.md): LatentBatchノードは、2つの潜在サンプルセットを1つのバッチに統合し、必要に応じて一方のセットのサイズをもう一方に合わせてリサイズした上で連結します。
- [LatentFromBatch - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentFromBatch.md): このノードは、指定されたバッチインデックスと長さに基づいて、特定の潜在サンプルのサブセットをバッチから抽出するように設計されています。
- [RebatchLatents - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/RebatchLatents.md): RebatchLatents ノードは、指定されたバッチサイズに基づいて、潜在表現のバッチを新しいバッチ構成に再編成するように設計されています。
- [RepeatLatentBatch - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/RepeatLatentBatch.md): RepeatLatentBatchノードは、指定された潜在表現のバッチを指定回数複製するように設計されています。
- [ReplaceVideoLatentFrames - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ReplaceVideoLatentFrames.md): ReplaceVideoLatentFrames は、指定されたフレームインデックスから、ソースの潜在ビデオのフレームを、宛先の潜在ビデオのフレーム範囲に置き換えます。
- [SeedVR2TemporalChunk - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SeedVR2TemporalChunk.md): このノードは、SeedVR2ビデオ潜在表現を、利用可能なVRAM内で一度に処理できる小さな時間的チャンクに分割します。
- [SeedVR2TemporalMerge - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SeedVR2TemporalMerge.md): このノードは、サンプリングされたSeedVR2の潜在的な時間的チャンクを再結合し、1つの完全な長さの潜在表現にします。

#### Chroma Radiance

- [EmptyChromaRadianceLatentImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyChromaRadianceLatentImage.md): EmptyChromaRadianceLatentImage ノードは、クロマラディアンスワークフローで使用するための、指定された寸法の空白の潜在イメージを作成します。

#### Cosmos

- [EmptyCosmosLatentVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyCosmosLatentVideo.md): EmptyCosmosLatentVideo は、指定された次元で空の潜在ビデオテンソルを作成します。

#### Flux

- [EmptyFlux2LatentImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyFlux2LatentImage.md): Empty Flux 2 Latent ノードは、空の潜在表現を作成します。

#### Hidream

- [EmptyHiDreamO1LatentImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyHiDreamO1LatentImage.md): このノードは、ピクセル空間に空の潜在画像を作成します。

#### Hunyhuan Video

- [HunyuanVideo15LatentUpscaleWithModel - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/HunyuanVideo15LatentUpscaleWithModel.md): Hunyuan Video 15 Latent Upscale With Model ノードは、潜在画像表現の解像度を高めます。

#### Hunyuan 3d

- [EmptyLatentHunyuan3Dv2 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyLatentHunyuan3Dv2.md): EmptyLatentHunyuan3Dv2 ノードは、Hunyuan3Dv2 3D生成モデル専用にフォーマットされた空白の潜在テンソルを作成します。
- [VAEDecodeHunyuan3D - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VAEDecodeHunyuan3D.md): VAEDecodeHunyuan3Dノードは、VAEデコーダーを使用して潜在表現を3Dボクセルデータに変換します。

#### Hunyuan Image

- [EmptyHunyuanImageLatent - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyHunyuanImageLatent.md): EmptyHunyuanImageLatent ノードは、Hunyuan 画像生成モデル用の空（ゼロ埋め）の潜在空間を作成します。

#### Hunyuan Video

- [EmptyHunyuanLatentVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyHunyuanLatentVideo.md): EmptyHunyuanLatentVideo ノードは、EmptyLatentImage ノードと類似しています。
- [EmptyHunyuanVideo15Latent - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyHunyuanVideo15Latent.md): このノードは、HunyuanVideo 1.5 モデル用に特別にフォーマットされた空の潜在テンソルを作成します。

#### Ltxv

- [EmptyLTXVLatentVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyLTXVLatentVideo.md): EmptyLTXVLatentVideo ノードは、動画処理用の空の潜在テンソルを作成します。
- [LTXVAudioVAEDecode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVAudioVAEDecode.md): LTXV Audio VAE Decode ノードは、音声の潜在表現を音声波形に戻します。
- [LTXVAudioVAEEncode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVAudioVAEEncode.md): LTXV Audio VAE Encodeノードは、音声入力を受け取り、指定されたAudio VAEモデルを使用して、より小さな潜在表現に圧縮します。
- [LTXVConcatAVLatent - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVConcatAVLatent.md): このノードは、ビデオ潜在表現とオーディオ潜在表現を単一の統合オーディオ・ビデオ（AV）潜在表現に結合し、LTXVやMiniMax H3などのAVモデルで使用できるようにします。
- [LTXVEmptyLatentAudio - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVEmptyLatentAudio.md): LTXV Empty Latent Audio ノードは、空（ゼロ埋め）の潜在音声テンソルのバッチを作成します。
- [LTXVLatentUpsampler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVLatentUpsampler.md): LTXVLatentUpsampler ノードは、ビデオの潜在表現の空間解像度を2倍に拡大します。
- [LTXVSeparateAVLatent - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVSeparateAVLatent.md): LTXVSeparateAVLatent ノードは、結合された音声・映像潜在表現を、映像データを含む潜在表現と音声データを含む潜在表現の2つの潜在表現に分割します。

#### Minimax

- [EmptyMiniMaxH3LatentAV - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyMiniMaxH3LatentAV.md): このノードは、MiniMax H3モデル用にビデオ情報とオーディオ情報の両方を組み合わせた空の潜在表現（latent）を作成します。

#### Minimax Music

- [EmptyMiniMaxMusic3LatentAudio - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyMiniMaxMusic3LatentAudio.md): このノードは、MiniMax Music3モデル用の空（ゼロ埋め）オーディオ潜在変数を作成します。

#### Mochi

- [EmptyMochiLatentVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyMochiLatentVideo.md): EmptyMochiLatentVideo は、指定した寸法で空の潜在ビデオテンソルを作成します。

#### Qwen

- [EmptyQwenImageLayeredLatentImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyQwenImageLayeredLatentImage.md): Empty Qwen Image Layered Latent は、Qwen-Image-Layered モデルが描き込むための白紙のキャンバスを準備します。

#### Stable Cascade

- [StableCascade_EmptyLatentImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/StableCascade_EmptyLatentImage.md): StableCascadeEmptyLatentImage ノードは、Stable Cascade モデル用の空の潜在テンソルを作成します。
- [StableCascade_StageC_VAEEncode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/StableCascade_StageC_VAEEncode.md): StableCascadeStageCVAEEncode ノードは、入力画像を VAE エンコーダーで処理し、Stable Cascade モデル用の潜在表現を生成します。

#### Stable Diffusion

- [EmptySD3LatentImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptySD3LatentImage.md): EmptySD3LatentImageは、Stable Diffusion 3モデル用に特別にフォーマットされた空白の潜在画像テンソルを作成します。

#### Transform

- [LatentCrop - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentCrop.md): LatentCropノードは、画像の潜在表現に対してクロッピング（切り抜き）操作を実行するために設計されています。
- [LatentFlip - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentFlip.md): 以下は、提供された英語ドキュメントを日本語に翻訳したものです。
- [LatentRotate - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentRotate.md): LatentRotate ノードは、指定された角度に応じて画像の潜在表現を回転させるために設計されています。

#### Trellis

- [EmptyTrellis2LatentStructure - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/EmptyTrellis2LatentStructure.md): このノードは、Trellis2モデル用の空の潜在構造を作成します。
- [VaeDecodeShapeTrellis - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VaeDecodeShapeTrellis.md): このノードは、Trellis2 のシェイプラテント表現を 3D メッシュにデコードします。
- [VaeDecodeStructureTrellis2 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VaeDecodeStructureTrellis2.md): このノードは、VAEの構造デコーダーを使用して、Trellis構造の潜在サンプルを3Dボクセルグリッドに変換します。
- [VaeDecodeTextureTrellis - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VaeDecodeTextureTrellis.md): このノードは、VAEを使用してTrellis2テクスチャ潜在変数をボクセルカラーにデコードします。

#### Triposplat

- [TripoSplatSamplingPreview - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TripoSplatSamplingPreview.md): このノードは TripoSplat モデルにパッチを適用し、標準の KSampler ノードで使用すると、各サンプリングステップでデコードされたガウシアンスプラットのライブプレビューが表示されます。
- [VAEDecodeTripoSplat - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VAEDecodeTripoSplat.md): TripoSplat の潜在表現を3Dガウシアンスプラットにデコードします。

#### Void

- [VOIDWarpedNoise - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VOIDWarpedNoise.md): VOIDビデオ精細化プロセスのセカンドパス用に、時間的に相関するノイズを生成します。
- [VOIDWarpedNoiseSource - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VOIDWarpedNoiseSource.md): Documentation for VOIDWarpedNoiseSource node.

### Loaders

- [AudioEncoderLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/AudioEncoderLoader.md): AudioEncoderLoader ノードは、オーディオエンコーダーフォルダー内のファイルからオーディオエンコーダーモデルを読み込みます。
- [CheckpointLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CheckpointLoader.md): CheckpointLoader ノードは、事前学習済みモデルのチェックポイントを設定ファイルとともに読み込みます。
- [CheckpointLoaderSimple - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CheckpointLoaderSimple.md): 拡散モデルのチェックポイントファイルを読み込み、それを3つの主要コンポーネントに分解します。
- [CLIPLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ClipLoader.md): CLIPLoaderノードは、テキストエンコーダモデル（CLIP、T5、または類似のもの）をファイルから読み込み、テキストプロンプトを数値表現に変換する必要がある他のノードで使用できるようにします。
- [CLIPVisionLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ClipVisionLoader.md): このノードは、ComfyUI/models/clipvision フォルダ内に配置されたモデルと、extramodelpaths.yaml ファイルで設定された追加のモデルパスを自動的に検出します。
- [DiffControlNetLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/DiffControlNetLoader.md): このノードは、ComfyUI/models/controlnet フォルダ内のモデルを検出し、さらに extramodelpaths.yaml ファイルで設定された追加パスからもモデルを読み取ります。
- [DiffusersLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/DiffusersLoader.md): DiffusersLoader ノードは、diffusers 形式で保存された事前学習済みモデルを読み込みます。
- [DualCLIPLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/DualCLIPLoader.md): DualCLIPLoader ノードは、2つのCLIPモデルを同時に読み込むために設計されており、両方のモデルからの特徴量の統合や比較を必要とする操作を容易にします。
- [FrameInterpolationModelLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/FrameInterpolationModelLoader.md): Documentation for FrameInterpolationModelLoader node.
- [GLIGENLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/GLIGENLoader.md): このノードは、ComfyUI/models/gligen フォルダ内にあるモデルを検出し、さらに extramodelpaths.yaml ファイルで設定された追加パスからもモデルを読み込みます。
- [HypernetworkLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/HypernetworkLoader.md): このノードは、ComfyUI/models/hypernetworks フォルダ内のモデルを検出し、さらに extramodelpaths.yaml ファイルで設定された追加パスからもモデルを読み込みます。
- [ImageOnlyCheckpointLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ImageOnlyCheckpointLoader.md): このノードは、ComfyUI/models/checkpoints フォルダ内のモデルを検出し、さらに extramodelpaths.yaml ファイルで設定された追加パスからもモデルを読み込みます。
- [LatentUpscaleModelLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LatentUpscaleModelLoader.md): LatentUpscaleModelLoader ノードは、ComfyUI の latentupscalemodels フォルダに保存されたファイルから、潜在表現のアップスケーリングに特化したモデルを読み込みます。
- [LoadBackgroundRemovalModel - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LoadBackgroundRemovalModel.md): ファイルから背景除去モデルを読み込みます。
- [LoadDA3Model - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LoadDA3Model.md): このノードは、Depth Anything 3 モデルをファイルから読み込み、深度推定タスクで使用できるように準備します。
- [LoadMediaPipeFaceLandmarker - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LoadMediaPipeFaceLandmarker.md): markdown
- [LoadMoGeModel - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LoadMoGeModel.md): ファイルからMoGe（Monocular Geometry）モデルを読み込み、幾何学推定タスクで使用できるように準備します。
- [LoraLoaderBypass - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LoraLoaderBypass.md): LoraLoaderBypass ノードは、特別な「バイパス」モードで拡散モデルと CLIP モデルに LoRA（低ランク適応）を適用します。
- [LoraLoaderBypassModelOnly - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LoraLoaderBypassModelOnly.md): このノードは、LoRA（Low-Rank Adaptation）をモデルに適用してその動作を変更しますが、モデルコンポーネント自体のみに影響を与えます。
- [LoraModelLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LoraModelLoader.md): LoraModelLoader ノードは、トレーニング済みの LoRA（Low-Rank Adaptation）ウェイトを拡散モデルに適用します。
- [LTXAVTextEncoderLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXAVTextEncoderLoader.md): このノードは、LTXVオーディオモデル用の専用テキストエンコーダを読み込みます。
- [LTXVAudioVAELoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVAudioVAELoader.md): LTXV Audio VAE Loader ノードは、チェックポイントファイルから事前学習済みの Audio Variational Autoencoder（VAE）モデルを読み込みます。
- [ModelPatchLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelPatchLoader.md): ModelPatchLoaderノードは、modelpatchesフォルダから特殊なモデルパッチファイルを読み込みます。
- [OpticalFlowLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/OpticalFlowLoader.md): models/opticalflow/ フォルダからオプティカルフローモデルを読み込みます。
- [PhotoMakerLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/PhotoMakerLoader.md): PhotoMakerLoader ノードは、利用可能なモデルファイルから PhotoMaker モデルを読み込みます。
- [QuadrupleCLIPLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/QuadrupleCLIPLoader.md): 以下は、ご指定の翻訳ルールに従った日本語訳です。
- [StyleModelLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/StyleModelLoader.md): このノードは、ComfyUI/models/stylemodels フォルダ内にあるモデルを検出し、さらに extramodelpaths.yaml ファイルで設定された追加パスからもモデルを読み込みます。
- [TripleCLIPLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TripleCLIPLoader.md): TripleCLIPLoaderは、3つのテキストエンコーダーモデルを同時に読み込み、それらを単一のCLIPモデルに結合します。
- [unCLIPCheckpointLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/unCLIPCheckpointLoader.md): このノードは、ComfyUI/models/checkpoints フォルダ内のモデルを検出し、さらに extramodelpaths.yaml ファイルで設定された追加パスからもモデルを読み込みます。
- [UNETLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/UNETLoader.md): UNETLoaderノードは、U-Netモデルを名前で読み込むために設計されており、システム内で事前学習済みのU-Netアーキテクチャを利用できるようにします。
- [UpscaleModelLoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/UpscaleModelLoader.md): このノードは、ComfyUI/models/upscalemodels フォルダ内のモデルを検出し、さらに extramodelpaths.yaml ファイルで設定された追加パスからもモデルを読み込みます。
- [VAELoader - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VAELoader.md): このノードは、ComfyUI/models/vae フォルダ内に配置されたモデルを検出し、さらに extramodelpaths.yaml ファイルで設定された追加パスからもモデルを読み込みます。

### Merging

- [CheckpointSave - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CheckpointSave.md): Save Checkpointノードは、完全なStable Diffusionモデル（UNet、CLIP、VAEコンポーネントを含む）を .safetensors 形式のチェックポイントファイルとして保存するために設計されています。
- [CLIPMergeAdd - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CLIPMergeAdd.md): CLIPMergeAdd ノードは、2つのCLIPモデルを組み合わせて、2番目のモデルのパッチを1番目のモデルに追加します。
- [CLIPMergeSimple - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ClipMergeSimple.md): CLIPMergeSimple は、指定された比率に基づいて 2 つの CLIP テキストエンコーダーモデルを結合するモデルマージノードです。
- [CLIPMergeSubtract - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CLIPMergeSubtract.md): CLIPMergeSubtract ノードは、ある CLIP モデルから別の CLIP モデルの重みを減算することでモデルマージを実行します。
- [CLIPSave - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ClipSave.md): CLIPSave ノードは、CLIPテキストエンコーダモデルをSafeTensors形式でディスクに保存します。
- [ImageOnlyCheckpointSave - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ImageOnlyCheckpointSave.md): ImageOnlyCheckpointSave ノードは、モデル、CLIPビジョンエンコーダー、およびVAEを含むチェックポイントファイルを保存します。
- [ModelMergeAdd - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeAdd.md): ModelMergeAddノードは、一方のモデルからキーパッチを他方のモデルに追加することで、2つのモデルをマージするために設計されています。
- [ModelMergeBlocks - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeBlocks.md): ModelMergeBlocksは高度なモデルマージ操作のために設計されており、2つのモデルを統合し、モデルの各部分に対してカスタマイズ可能なブレンド比率を設定できます。
- [ModelMergeSimple - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeSimple.md): ModelMergeSimple ノードは、指定された比率に基づいて2つのモデルのパラメータをブレンドし、マージするために設計されています。
- [ModelMergeSubtract - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeSubtract.md): このノードは高度なモデルマージ操作のために設計されており、具体的には指定された乗数に基づいて、あるモデルのパラメータを別のモデルから減算します。
- [ModelSave - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelSave.md): ModelSave ノードは、モデルをコンピュータのストレージに .safetensors チェックポイントファイルとして保存します。
- [SaveLoRA - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SaveLoRA.md): SaveLoRA ノードは、LoRA（Low-Rank Adaptation）モデルをファイルに保存します。
- [VAESave - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VAESave.md): VAESaveノードは、VAEモデルをプロンプトや追加のPNG情報などのメタデータとともに、指定された出力ディレクトリに保存するために設計されています。

#### Model Specific

- [ModelMergeAuraflow - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeAuraflow.md): ModelMergeAuraflow ノードを使用すると、さまざまなモデルコンポーネントの特定のブレンド重みを調整して、2 つの異なるモデルをブレンドできます。
- [ModelMergeCosmos14B - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeCosmos14B.md): ModelMergeCosmos14B ノードは、Cosmos 14B モデルアーキテクチャ専用に設計されたブロックベースのアプローチを使用して、2つのAIモデルをマージします。
- [ModelMergeCosmos7B - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeCosmos7B.md): The ModelMergeCosmos7Bノードは、特定のコンポーネントの加重ブレンドを使用して2つのAIモデルを結合します。
- [ModelMergeCosmosPredict2_14B - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeCosmosPredict2_14B.md): ModelMergeCosmosPredict214B ノードは、2つのAIモデルの内部コンポーネントをブレンドしてマージします。
- [ModelMergeCosmosPredict2_2B - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeCosmosPredict2_2B.md): ModelMergeCosmosPredict22B ノードは、ブロックベースのアプローチを使用して2つの拡散モデルをマージし、異なるモデルコンポーネントを細かく制御します。
- [ModelMergeFlux1 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeFlux1.md): ModelMergeFlux1 ノードは、重み付き補間を使用してコンポーネントをブレンドすることにより、2つの拡散モデルをマージします。
- [ModelMergeKrea2 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeKrea2.md): このノードは、2つのモデルの内部コンポーネントを細かいレベルでブレンドすることでマージを行い、各モデルの特定の部分が最終結果に与える影響の度合いを制御できるようにします。
- [ModelMergeLTXV - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeLTXV.md): ModelMergeLTXV ノードは、LTXV モデルアーキテクチャ専用に設計された高度なモデルマージ操作を実行します。
- [ModelMergeMochiPreview - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeMochiPreview.md): このノードは、ブロックベースのアプローチを使用して2つのMochi AIモデルをマージし、異なるモデルコンポーネントを細かく制御します。
- [ModelMergeQwenImage - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeQwenImage.md): ModelMergeQwenImageは、2つのAIモデルを合成し、各構成要素を調整可能な重みで組み合わせるノードです。
- [ModelMergeSD1 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeSD1.md): The ModelMergeSD1 ノードは、2 つの Stable Diffusion 1.x モデルをブレンドし、各モデルコンポーネントが結果に与える影響の度合いを調整します。
- [ModelMergeSD35_Large - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeSD35_Large.md): ModelMergeSD35Large ノードは、2つのStable Diffusion 3.5 Large モデルをマージし、2番目のモデルの特定の内部コンポーネントを1番目のモデルにブレンドします。
- [ModelMergeSD3_2B - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeSD3_2B.md): ModelMergeSD32B ノードは、調整可能なウェイトでコンポーネントをブレンドすることにより、2 つの Stable Diffusion 3 2B モデルをマージできます。
- [ModelMergeSDXL - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeSDXL.md): ModelMergeSDXL ノードを使用すると、アーキテクチャの異なる部分に対する各モデルの影響度を調整して、2つのSDXLモデルをブレンドできます。
- [ModelMergeWAN2_1 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelMergeWAN2_1.md): The ModelMergeWAN21 node merges two WAN2.1 models by blending their components using weighted averages.

### Patch

- [ContextWindowsManual - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ContextWindowsManual.md): Context Windows (Manual) ノードは、サンプリング中にモデルへコンテキストウィンドウを手動で設定できるようにし、指定された長さ・オーバーラップ・スケジューリングパターンでコンテキストセグメントを重複させて作成します。
- [ModelAttentionBackend - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelAttentionBackend.md): このノードを使用すると、モデルがアテンション計算に使用するアテンションバックエンドを選択できます。
- [ModelNoiseScale - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelNoiseScale.md): Documentation for ModelNoiseScale node.
- [ModelSamplingAuraFlow - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelSamplingAuraFlow.md): ModelSamplingAuraFlow ノードは、拡散モデルに特殊なサンプリング設定を適用します。
- [ModelSamplingContinuousEDM - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelSamplingContinuousEDM.md): このノードは、連続EDM（エネルギーベース拡散モデル）サンプリング技術を統合することで、モデルのサンプリング機能を強化するために設計されています。
- [ModelSamplingContinuousV - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelSamplingContinuousV.md): ModelSamplingContinuousV ノードは、連続的なV-predictionサンプリングを適用することで、モデルのサンプリング動作を調整します。
- [ModelSamplingDiscrete - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelSamplingDiscrete.md): このノードは、離散サンプリング戦略を適用することでモデルのサンプリング動作を変更するように設計されています。
- [RenormCFG - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/RenormCFG.md): RenormCFG ノードは、条件付きスケーリングと正規化を適用することで、拡散モデルにおける分類器フリーガイダンス（CFG）プロセスを変更します。
- [RescaleCFG - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/RescaleCFG.md): RescaleCFGノードは、指定された乗数に基づいてモデルの出力における条件付きスケールと無条件スケールを調整し、よりバランスが取れ制御された生成プロセスを実現するように設計されています。
- [ScaleROPE - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ScaleROPE.md): ScaleROPE ノードを使用すると、モデルの X、Y、T（時間）コンポーネントに個別のスケーリング係数とシフト係数を適用することで、モデルの Rotary Position Embedding（ROPE）を変更できます。

#### Anima

- [AnimaLLLiteApply - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/AnimaLLLiteApply.md): このノードは、拡散モデルに軽量なアニメーションパッチを適用し、調整可能な強度とタイミングで制御された画像間生成を可能にします。

#### Chroma Radiance

- [ChromaRadianceOptions - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ChromaRadianceOptions.md): ChromaRadianceOptions ノードを使用すると、Chroma Radiance モデルの高度な設定を構成できます。

#### Flux

- [ModelSamplingFlux - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelSamplingFlux.md): ModelSamplingFlux ノードは、画像サイズに基づいてシフトパラメータを計算し、指定されたモデルに Flux モデルサンプリングを適用します。
- [USOStyleReference - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/USOStyleReference.md): USOStyleReference ノードは、CLIP vision の特徴量とモデルパッチを組み合わせてスタイル参照をモデルに適用し、入力モデルのパッチ適用済みコピーを返します。

#### Hidream

- [HiDreamO1PatchSeamSmoothing - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/HiDreamO1PatchSeamSmoothing.md): このノードは、サンプリングプロセスの後半で、モデルの出力を複数のシフトしたパッチグリッド位置で平均化することにより、HiDream-O1 モデルで生成された画像の目に見えるシームを低減します。

#### Ltxv

- [LTXVContextWindows - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVContextWindows.md): このノードは、サンプリング中にLTXVライクなモデルにコンテキストウィンドウを設定します。
- [ModelSamplingLTXV - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelSamplingLTXV.md): ModelSamplingLTXV ノードは、トークン数に基づいて高度なサンプリングパラメータをモデルに適用します。

#### Minimax

- [MiniMaxH3FunControlNetApply - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/MiniMaxH3FunControlNetApply.md): このノードは、テキストから動画を生成するモデルに対して、モデルパッチとしてMiniMax H3 Fun ControlNetを適用します。
- [MiniMaxH3SigmaShift - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/MiniMaxH3SigmaShift.md): MiniMax H3 モデルにビデオおよびオーディオのフローシフト値を設定します。

#### Qwen

- [QwenImageDiffsynthControlnet - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/QwenImageDiffsynthControlnet.md): QwenImageDiffsynthControlnet は、拡散合成コントロールネットワークパッチをベースモデルに適用します。

#### Sensenova

- [SenseNovaSamplingOptions - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SenseNovaSamplingOptions.md): SenseNova Sampling Options は、モデルに SenseNova フローシフトを設定します。

#### Stable Cascade

- [ModelSamplingStableCascade - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelSamplingStableCascade.md): ModelSamplingStableCascade ノードは、シフト値でサンプリングパラメータを調整することにより、モデルに Stable Cascade サンプリングを適用します。

#### Stable Diffusion

- [ModelSamplingSD3 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ModelSamplingSD3.md): ModelSamplingSD3 ノードは、モデルに Stable Diffusion 3 のサンプリングパラメータを適用します。

#### Supir

- [SUPIRApply - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SUPIRApply.md): SUPIRApply ノードは、拡散モデルに SUPIR モデルパッチを適用します。

#### Unet

- [Epsilon Scaling - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/Epsilon Scaling.md): このノードは、研究論文「Elucidating the Exposure Bias in Diffusion Models」(arxiv.org/abs/2308.15321v6) に記載されている Epsilon Scaling 手法を実装します。
- [FreeU - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/FreeU.md): FreeUノードは、モデルの出力ブロックに周波数領域の修正を適用して、画像生成品質を向上させます。
- [FreeU_V2 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/FreeU_V2.md): FreeUV2 は、拡散モデルの U-Net アーキテクチャに周波数ベースの変更を適用することで、画像生成品質を向上させます。
- [HyperTile - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/HyperTile.md): The HyperTileノードは、拡散モデルのアテンションメカニズムにタイル化技法を適用し、画像生成時のメモリ使用量を最適化します。
- [PatchModelAddDownscale - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/PatchModelAddDownscale.md): PatchModelAddDownscale (Kohya Deep Shrink) は、モデル内の特定のブロックにダウンスケールおよびアップスケール操作を適用することで、Kohya Deep Shrink 技術を実装します。
- [PerturbedAttentionGuidance - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/PerturbedAttentionGuidance.md): PerturbedAttentionGuidance ノードは、生成品質を向上させるために、拡散モデルに摂動注意ガイダンスを適用します。
- [TemporalScoreRescaling - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TemporalScoreRescaling.md): このノードは、拡散モデルに Temporal Score Rescaling（TSR）を適用します。
- [TomePatchModel - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TomePatchModel.md): TomePatchModel は、推論時の計算要件を削減するために、拡散モデルに Token Merging (ToMe) を適用します。

#### Wan

- [WanContextWindowsManual - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanContextWindowsManual.md): WAN Context Windows (Manual) ノードを使用すると、Wan スタイルのビデオモデル用にコンテキストウィンドウを手動で設定できます。
- [WanUni3CControlnetApply - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/WanUni3CControlnetApply.md): Documentation for WanUni3CControlnetApply node.

#### Z Image

- [ZImageFunControlnet - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ZImageFunControlnet.md): ZImageFunControlnet は、特殊なコントロールネットワークを適用して、画像生成または編集プロセスに影響を与えます。

### Sampling

- [KSampler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/KSampler.md): KSamplerは次のように動作します。
- [KSamplerAdvanced - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/KSamplerAdvanced.md): 以下が翻訳結果です。

#### Custom

- [APG - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/APG.md): APG（Adaptive Projected Guidance）ノードは、拡散中にガイダンスが適用される方法を調整することでサンプリングプロセスを変更します。
- [SamplerCustom - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerCustom.md): SamplerCustomノードは、様々なアプリケーションに対して柔軟かつカスタマイズ可能なサンプリングメカニズムを提供するために設計されています。
- [SamplerCustomAdvanced - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerCustomAdvanced.md): SamplerCustomAdvanced ノードは、カスタムノイズ、ガイダンス、およびサンプリング設定を使用して、高度な潜在空間サンプリングを実行します。

#### Guiders

- [BasicGuider - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/BasicGuider.md): BasicGuiderノードは、サンプリングプロセス用のシンプルなガイダンスメカニズムを作成します。
- [CFGGuider - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CFGGuider.md): CFG Guider ノードは、画像生成におけるサンプリングプロセスを制御するためのガイダンスシステムを作成します。
- [CFGOverride - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/CFGOverride.md): CFG Override ノードを使用すると、サンプリング処理の特定の範囲（合計ステップ数のパーセンテージで指定）に対して、固定の CFG（Classifier-Free Guidance）スケール値を設定できます。
- [DualCFGGuider - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/DualCFGGuider.md): DualCFGGuider ノードは、デュアル分類器フリーガイダンスサンプリングのためのガイダンスシステムを作成します。
- [DualModelGuider - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/DualModelGuider.md): このノードを使用すると、ガイド付きCFGサンプリングプロセス中に2つの異なるモデルを使用できます。
- [LTXVDualCFGGuider - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVDualCFGGuider.md): このノードは、LTXV-AV モデル用のガイド付きサンプリングオブジェクト（CFG guider）を作成します。
- [VideoLinearCFGGuidance - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VideoLinearCFGGuidance.md): VideoLinearCFGGuidance ノードは、ビデオモデルに線形条件付きガイダンススケールを適用し、指定された範囲にわたって条件付き成分と無条件成分の影響を調整します。
- [VideoTriangleCFGGuidance - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VideoTriangleCFGGuidance.md): VideoTriangleCFGGuidance ノードは、ビデオモデルに三角波のクラシファイアフリーガイダンス（CFG）スケーリングパターンを適用します。

#### Noise

- [AddNoise - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/AddNoise.md): このノードは、指定されたノイズ生成器とシグマ値を使用して、潜在画像に制御されたノイズを追加します。
- [DisableNoise - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/DisableNoise.md): DisableNoise ノードは、サンプリングプロセスにおけるノイズ生成を無効化するために使用できる、空のノイズ設定を提供します。
- [RandomNoise - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/RandomNoise.md): RandomNoiseノードは、サンプリング処理中に使用するためのシード値に基づいてノイズジェネレーターを作成します。

#### Samplers

- [KSamplerSelect - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/KSamplerSelect.md): KSamplerSelectノードは、指定されたサンプラー名に基づいて特定のサンプラーを選択するために設計されています。
- [SamplerARVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerARVideo.md): Sampler AR Video ノードは、Causal Forcing や Self-Forcing 技術を使用するものなど、自己回帰ビデオモデル向けの専門的なサンプリング手法を提供します。
- [SamplerDPMAdaptative - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerDPMAdaptative.md): SamplerDPMAdaptative ノードは、サンプリング処理中にステップサイズを自動的に調整する適応型 DPM（拡散確率モデル）サンプラーを実装します。
- [SamplerDPMPP_2M_SDE - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerDPMPP_2M_SDE.md): SamplerDPMPP2MSDE ノードは、拡散モデル用の DPM++ 2M SDE サンプラーを作成します。
- [SamplerDPMPP_2S_Ancestral - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerDPMPP_2S_Ancestral.md): SamplerDPMPP2SAncestralノードは、DPM++ 2S Ancestralサンプリング方式を使用して画像を生成するサンプラーを作成します。
- [SamplerDPMPP_3M_SDE - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerDPMPP_3M_SDE.md): SamplerDPMPP3MSDE ノードは、サンプリングプロセスで使用する DPM++ 3M SDE サンプラーを作成します。
- [SamplerDPMPP_SDE - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerDPMPP_SDE.md): SamplerDPMPPSDE は、サンプリングプロセスで使用する DPM++ SDE（確率微分方程式）サンプラーを作成します。
- [SamplerER_SDE - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerER_SDE.md): SamplerERSDE ノードは、拡散モデルに特化したサンプリング手法を提供し、ER-SDE、Reverse-time SDE、ODE の異なるソルバータイプを備えています。
- [SamplerEulerAncestral - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerEulerAncestral.md): SamplerEulerAncestralノードは、画像生成用のオイラー祖先サンプラーを作成します。
- [SamplerEulerAncestralCFGPP - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerEulerAncestralCFGPP.md): SamplerEulerAncestralCFGPPノードは、画像生成のためにEuler Ancestral法とClassifier-Free Guidance（CFG++）を使用するサンプラーを作成します。
- [SamplerLCM - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerLCM.md): SamplerLCMノードは、ステップごとのノイズパラメータを調整可能なLCM（Latent Consistency Model）サンプラーを提供します。
- [SamplerLCMUpscale - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerLCMUpscale.md): SamplerLCMUpscale ノードは、Latent Consistency Model (LCM) サンプリングと画像アップスケーリング機能を組み合わせた特殊なサンプリングメソッドを提供します。
- [SamplerLMS - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerLMS.md): SamplerLMSノードは、拡散モデルで使用するための最小平均二乗（LMS）サンプラーを作成します。
- [SamplerSASolver - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerSASolver.md): SamplerSASolver ノードは、拡散モデル用のカスタムサンプリングアルゴリズムを実装しています。
- [SamplerSEEDS2 - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplerSEEDS2.md): このノードは、画像生成用の設定可能なサンプラーを提供します。
- [VOIDSampler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VOIDSampler.md): VOIDSampler は、VOID インペインティングモデル専用の DDIM サンプラーです。

#### Schedulers

- [AlignYourStepsScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/AlignYourStepsScheduler.md): AlignYourStepsScheduler ノードは、異なるモデルタイプに基づいてデノイズプロセスのシグマ値を生成します。
- [BasicScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/BasicScheduler.md): BasicSchedulerノードは、指定されたスケジューラー、モデル、およびノイズ除去パラメーターに基づいて、拡散モデルのシグマ値のシーケンスを計算するように設計されています。
- [BetaSamplingScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/BetaSamplingScheduler.md): BetaSamplingScheduler ノードは、ベータスケジューリングアルゴリズムを使用して、サンプリングプロセス用のノイズレベル（シグマ）のシーケンスを生成します。
- [ExponentialScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ExponentialScheduler.md): ExponentialScheduler ノードは、拡散サンプリングプロセスにおいて指数関数的なスケジュールに従ったシグマ値のシーケンスを生成するために設計されています。
- [Flux2Scheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/Flux2Scheduler.md): Flux2Schedulerは、Fluxモデル向けに特別に調整された、ノイズ除去プロセス用のノイズレベル（シグマ）のシーケンスを生成します。
- [GITSScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/GITSScheduler.md): GITSScheduler ノードは、GITS（Generative Iterative Time Steps）サンプリング手法のノイズスケジュールシグマを生成します。
- [Ideogram4Scheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/Ideogram4Scheduler.md): The Ideogram 4 Scheduler ノードは、Ideogram 4 の参照スケジュールに基づいて、拡散サンプリングプロセス用のシグマ値（ノイズレベル）のシーケンスを生成します。
- [KarrasScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/KarrasScheduler.md): KarrasSchedulerノードは、Karras et al. (2022) のノイズスケジュールに基づいて、ノイズレベル（シグマ）のシーケンスを生成するために設計されています。
- [LaplaceScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LaplaceScheduler.md): LaplaceScheduler ノードは、拡散サンプリングで使用するラプラス分布に従うシグマ値のシーケンスを生成します。
- [LTXVScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LTXVScheduler.md): LTXVScheduler ノードは、カスタムサンプリングプロセス用のシグマ値を生成します。
- [OptimalStepsScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/OptimalStepsScheduler.md): OptimalStepsScheduler ノードは、拡散サンプリング中に使用するノイズスケジュール（シグマ値のシーケンス）を作成します。
- [PolyexponentialScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/PolyexponentialScheduler.md): PolyexponentialScheduler ノードは、多項式指数ノイズスケジュールに基づいてノイズレベル（シグマ）のシーケンスを生成するように設計されています。
- [SDTurboScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SDTurboScheduler.md): SDTurboSchedulerは、画像サンプリング用のシグマ値のシーケンスを生成するために設計されており、指定されたノイズ除去レベルとステップ数に基づいてシーケンスを調整します。
- [VPScheduler - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/VPScheduler.md): VPSchedulerノードは、Variance Preserving（VP）スケジューリング方式に基づいてノイズレベルのシーケンス（シグマ）を生成するように設計されています。

#### Sigmas

- [ExtendIntermediateSigmas - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ExtendIntermediateSigmas.md): ExtendIntermediateSigmas ノードは、既存のシグマ値のシーケンスを受け取り、その間に追加の中間シグマ値を挿入します。
- [FlipSigmas - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/FlipSigmas.md): FlipSigmasノードは、拡散モデルで使用されるシグマ値のシーケンスを反転させ、元の最初の値がゼロの場合に非ゼロになるように調整することで操作するように設計されています。
- [ManualSigmas - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ManualSigmas.md): ManualSigmas ノードを使用すると、サンプリングプロセス用にノイズレベル（シグマ）のカスタムシーケンスを手動で定義できます。
- [SamplingPercentToSigma - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SamplingPercentToSigma.md): SamplingPercentToSigma ノードは、モデルのサンプリングパラメータを使用して、サンプリングパーセンテージ値を対応するシグマ値に変換します。
- [SetFirstSigma - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SetFirstSigma.md): SetFirstSigmaノードは、シグマシーケンスの最初の値のみをカスタムシグマ値に置き換えて変更します。
- [SplitSigmas - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SplitSigmas.md): SplitSigmasノードは、指定されたステップに基づいてシグマ値のシーケンスを2つの部分に分割するために設計されています。
- [SplitSigmasDenoise - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SplitSigmasDenoise.md): SplitSigmasDenoise ノードは、ノイズ除去強度パラメータに基づいて、シグマ値のシーケンスを2つの部分に分割します。

### Training

- [LoadTrainingDataset - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LoadTrainingDataset.md): This node loads an encoded training dataset (latents and conditioning) that was previously saved to disk.
- [LossGraphNode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/LossGraphNode.md): LossGraphNode は、トレーニングステップごとのトレーニング損失値の折れ線グラフを作成し、プレビュー画像として表示します。
- [MakeTrainingDataset - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/MakeTrainingDataset.md): このノードは、画像とテキストをエンコードしてトレーニング用のデータを準備します。
- [ResolutionBucket - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/ResolutionBucket.md): このノードは、潜在画像のリストとそれに対応する条件付けデータを解像度ごとに整理します。
- [SaveTrainingDataset - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/SaveTrainingDataset.md): このノードは、エンコード済みのトレーニングデータセットをディスクに保存し、トレーニング中に効率的に読み込めるようにします。
- [TrainLoraNode - ComfyUI Built-in Node Documentation](https://docs.comfy.org/ja/built-in-nodes/TrainLoraNode.md): TrainLoraNodeは、提供された潜在変数と条件付けデータを使用して、拡散モデル上でLoRA（低ランク適応）モデルを作成し、トレーニングします。