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の提案がある場合は、ぜひご貢献ください！ GitHub で編集するVAEDecodeTiled ノードは、大規模な画像を効率的に処理するために「タイル（分塊）方式」を用いて潜在表現を画像にデコードします。このノードは入力を小さなタイルに分割して処理することで、メモリ使用量を抑えつつ画像品質を維持します。また、動画用 VAE にも対応しており、滑らかなトランジションを実現するために、時間方向のフレームを重複付きのチャンク単位で処理します。
入力
| パラメーター | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
samples | LATENT | はい | - | 画像へデコードされる潜在表現 |
vae | VAE | はい | - | 潜在サンプルのデコードに使用される VAE モデル |
tile_size | INT | はい | 64–4096（ステップ: 32） | 処理時の各タイルのサイズ（デフォルト: 512） |
overlap | 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） | 動画用 VAE 専用：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） | 動画用 VAE 専用：フレーム間の重複量（デフォルト: 8） |
tile_size が overlap の 4 倍未満の場合、重複量はタイルサイズの 1/4 に減少されます。同様に、temporal_size が temporal_overlap の 2 倍未満の場合、時間方向の重複量は半分になります。
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
IMAGE | IMAGE | 潜在表現からデコードされた画像（1 枚または複数枚） |