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# Latente Qwen Image en capas vacío - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Empty Qwen Image Layered Latent prepara el lienzo en blanco sobre el que el modelo Qwen-Image-Layered va a pintar.

Empty Qwen Image Layered Latent prepara el lienzo en blanco sobre el que el modelo Qwen-Image-Layered va a pintar. Imagínalo como una pila de hojas de calco limpias sujetas en orden: el modelo rellena la primera hoja con la imagen completa y cada hoja posterior con una parte de esa imagen. Este nodo decide qué tamaño tienen las hojas y cuántas hay. No dibuja nada por sí mismo.

## Entradas

| Parámetro | Descripción | Tipo de dato | Requerido | Rango |
| - | - | - | - | - |
| `ancho` | La anchura de la imagen latente a crear. El valor debe ser divisible por 16. (por defecto: 640) | INT | Sí | 16 a MAX\_RESOLUTION (paso 16) |
| `alto` | La altura de la imagen latente a crear. El valor debe ser divisible por 16. (por defecto: 640) | INT | Sí | 16 a MAX\_RESOLUTION (paso 16) |
| `capas` | En cuántas capas se divide la imagen. Siempre se reserva una hoja extra para la imagen completa, por lo que se obtienen `layers + 1` imágenes, no `layers`. Si lo ajustas a 2, obtienes la imagen completa más 2 capas. Si lo ajustas a 0, obtienes únicamente la imagen completa. (por defecto: 3) | INT | Sí | 0 a MAX\_RESOLUTION (paso 1) |
| `tamaño_lote` | El número de muestras latentes que se generan en un lote. (por defecto: 1) | INT | Sí | 1 a 4096 |

**Nota:** Los parámetros `width` y `height` se dividen internamente por 8 para determinar las dimensiones espaciales del tensor latente de salida.

## Salidas

| Nombre de salida | Descripción | Tipo de dato |
| - | - | - |
| `samples` | Un tensor latente relleno de ceros. Su forma es `[batch_size, 16, layers + 1, height // 8, width // 8]`. | LATENT |

## Por qué obtienes una imagen más de la que pediste

Qwen-Image-Layered no solo separa una imagen en partes. También vuelve a pintar la imagen completa en su propia hoja, junto con las capas. Por eso la pila siempre tiene una hoja más que el número de capas solicitado.

* **La primera imagen es la imagen completa, no una capa.** Es la misma imagen que ya tienes, así que deséchala si solo quieres las capas.
* **Si superpones todas las capas una sobre otra, vuelves a obtener la imagen completa.** Si no coinciden con esa primera imagen, la separación no ha funcionado como esperabas, de modo que esta es una forma rápida de comprobar el resultado.
* **Mantén las hojas en orden.** La pila es el único registro de qué capa va encima de cuál. En las hojas no hay nada escrito que indique su posición, así que reordenarlas o eliminar imágenes significa reordenar o perder capas.
* **Las capas se generan con transparencia**, por lo que pueden superponerse sin que las inferiores queden ocultas tras un fondo opaco.

## Sugerencias de uso

Envía la salida al muestreador como lo harías con un latente vacío normal, y luego coloca LatentCutToBatch con `dim` ajustado a `t` antes de VAE Decode. Ese es el paso que separa la pila en imágenes individuales, en orden, empezando por la imagen completa.

Empieza con el valor predeterminado de 3 capas. Pedir más capas implica una generación más larga y una separación más fina, y no merece la pena aumentarlo hasta que veas lo que el modelo hace con un número pequeño.

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**Source fingerprint (SHA-256):** `5ccac979fcbcefb65f28867a89401c095cb330e09c13270008c32feeeafb1287`


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