このドキュメントはAIによって生成されました。誤りを発見した場合や、改善に関するご提案がありましたら、ぜひ貢献してください！ GitHubで編集するSD_4XUpscale_Conditioning ノードは、拡散モデルを用いた画像の超解像処理（アップスケーリング）に必要な条件データを準備します。このノードは入力画像と条件データを受け取り、画像のスケーリングおよびノイズ付与を適用して、アップスケーリング処理をガイドする修正済みの条件データを生成します。ノードは、正の条件データおよび負の条件データに加え、アップスケール後の解像度に対応した潜在表現（latent representation）を出力します。
入力
| パラメーター | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
images | IMAGE | はい | - | アップスケール対象の入力画像 |
positive | CONDITIONING | はい | - | 生成プロセスを望ましいコンテンツへと誘導する正の条件データ |
negative | CONDITIONING | はい | - | 生成プロセスを不要なコンテンツから遠ざける負の条件データ |
scale_ratio | FLOAT | いいえ | 0.0 – 10.0 | 入力画像に適用されるスケーリング係数（デフォルト：4.0） |
noise_augmentation | FLOAT | いいえ | 0.0 – 1.0 | アップスケーリング処理中に追加されるノイズ量（デフォルト：0.0） |
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
positive | CONDITIONING | アップスケーリング情報を適用した修正済みの正の条件データ |
negative | CONDITIONING | アップスケーリング情報を適用した修正済みの負の条件データ |
latent | LATENT | アップスケール後の解像度に対応した空の潜在表現 |