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이 문서는 AI가 생성했습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 언제든지 기여해 주세요! GitHub에서 편집 이 노드는 이미지와 텍스트를 인코딩하여 학습 데이터를 준비합니다. 이미지 목록과 이에 대응하는 텍스트 캡션 목록을 입력받은 후, VAE 모델을 사용하여 이미지를 잠재 표현(latent representation)으로 변환하고 CLIP 모델을 사용하여 텍스트를 컨디셔닝 데이터로 변환합니다. 그 결과로 생성된 쌍을 이루는 잠재 표현과 컨디셔닝이 목록 형태로 출력되어 학습 워크플로우에서 바로 사용할 수 있습니다.

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입력

매개변수설명데이터 타입필수 여부범위
이미지인코딩할 이미지 목록입니다.IMAGE예해당 없음
vae이미지를 잠재 표현으로 인코딩하는 VAE 모델입니다.VAE예해당 없음
clip텍스트를 컨디셔닝으로 인코딩하는 CLIP 모델입니다.CLIP예해당 없음
텍스트텍스트 캡션 목록입니다. 길이가 n(이미지 개수와 일치), 1(모든 이미지에 반복), 또는 생략(빈 문자열 사용)일 수 있습니다.STRING아니요해당 없음
매개변수 제약 조건:
  • texts 목록의 항목 수는 0, 1이거나 images 목록의 항목 수와 정확히 일치해야 합니다. 0인 경우 모든 이미지에 빈 문자열이 사용됩니다. 1인 경우 해당 단일 텍스트가 모든 이미지에 반복됩니다.

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출력

출력 이름설명데이터 타입
conditioning잠재 표현 딕셔너리 목록입니다.LATENT
conditioning컨디셔닝 목록의 목록입니다.CONDITIONING
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Source fingerprint (SHA-256): 95947c03f140f527f3db54d0b0131d956646055542ddb546ae5eaa82e4e8cefa