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 예상 좌표계에 맞게 메시 방향을 자동으로 조정합니다.

입력

매개변수	설명	데이터 타입	필수	범위
`samples`	디코딩할 잠재 샘플로, 샘플 텐서와 희소 좌표 데이터를 포함합니다. 잠재 딕셔너리에는 선택적 필드도 포함될 수 있습니다: 배치 형상용 `coord_counts`, 메시 해상도를 제어하는 `coord_resolution`, 좌표 방향 설정을 위한 `model_frame`.	LATENT	예	없음
`vae`	형상 잠재를 메시로 디코딩하는 데 사용되는 VAE 모델입니다.	VAE	예	없음

`samples`에 대한 참고 사항

samples 입력은 samples 텐서와 coords 희소 좌표를 반드시 포함해야 하는 잠재 딕셔너리입니다.
coord_counts가 있으면 음이 아닌 정수로 구성된 1D 텐서여야 하며, 모든 count의 합은 전체 좌표 행 수와 같아야 합니다. 각 count는 배치에서 하나의 형상을 나타냅니다.
coord_resolution이 제공되면 메시 해상도는 coord_resolution * 16으로 계산됩니다. 그렇지 않으면 VAE의 내장 해상도 버퍼가 사용됩니다(기본값: 1024).
model_frame이 "z_up"으로 설정되면 디코딩된 메시 정점이 Z-up 좌표계에서 glTF에서 사용하는 Y-up 규약으로 회전됩니다. 기본값은 "y_up"입니다.

출력

출력 이름	설명	데이터 타입
`mesh`	디코딩된 3D 메시로, 정점 위치와 면 인덱스를 포함합니다. 여러 형상을 디코딩할 때 모든 메시가 동일한 형상을 공유하면 단일 스택 텐서로 반환되고, 그렇지 않으면 패킹된 가변 크기 배치로 반환됩니다.	MESH
`shape_subdivides`	디코딩 과정의 각 단계에서 생성된 형상 세분화 데이터입니다.	SHAPE_SUBDIVIDES

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