VaeDecodeShapeTrellis - ComfyUI Built-in Node Documentation - ComfyUI

이 노드는 Trellis2 형상 잠재 표현을 3D 메시로 디코딩합니다. VAE를 사용하여 희소 형상 잠재 데이터를 메시 지오메트리로 변환하고, 디코딩 중에 생성된 형상 세분화 데이터도 출력합니다. 이 노드는 단일 및 배치 잠재 입력을 모두 지원하며 메시 방향을 예상 좌표 프레임에 맞게 자동으로 조정합니다.

입력

매개변수	설명	데이터 유형	필수	범위
`samples`	디코딩할 잠재 샘플로, 샘플 텐서와 희소 좌표 데이터를 포함합니다. 잠재 사전에는 선택적 필드인 `coord_counts`(배치 형상용), `coord_resolution`(메시 해상도 제어), `model_frame`(좌표 방향)이 추가로 포함될 수 있습니다.	LATENT	예	없음
`vae`	형상 잠재를 메시로 디코딩하는 데 사용되는 VAE 모델입니다.	VAE	예	없음

`samples` 참고 사항

samples 입력은 samples 텐서와 coords 희소 좌표를 반드시 포함해야 하는 잠재 사전입니다.
coord_counts가 있는 경우, 이는 음수가 아닌 정수로 구성된 1D 텐서여야 하며, 모든 개수의 합은 총 좌표 행 수와 같아야 합니다. 각 개수는 배치에서 하나의 형상을 나타냅니다.
coord_resolution이 제공되면 메시 해상도는 coord_resolution * 16으로 계산됩니다. 그렇지 않으면 VAE에 내장된 해상도 버퍼가 사용됩니다(기본값: 1024).
model_frame이 "z_up"으로 설정되면 디코딩된 메시 정점이 Z-up 좌표계에서 glTF에서 사용하는 Y-up 규칙으로 회전됩니다. 기본값은 "y_up"입니다.

출력

출력 이름	설명	데이터 유형
`mesh`	디코딩된 3D 메시로, 정점 위치와 면 인덱스를 포함합니다.	MESH
`형상 세분화`	디코딩 프로세스의 각 단계에서 생성된 형상 세분화 데이터입니다.	SHAPE_SUBDIVIDES

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