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# ZImageFunControlnet - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Complete documentation for the ZImageFunControlnet node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.

# ZImageFunControlnet 노드

ZImageFunControlnet 노드는 특수화된 제어 네트워크를 적용하여 이미지 생성 또는 편집 과정에 영향을 줍니다. 기본 모델, 모델 패치 및 VAE를 사용하며, 제어 효과의 강도를 조정할 수 있습니다. 이 노드는 기본 이미지, 인페인팅 이미지 및 마스크와 함께 작동하여 보다 정밀한 편집이 가능합니다.

## 입력

| 매개변수       | 설명                                                                  | 데이터 타입       | 필수 여부 | 범위            |
| ---------- | ------------------------------------------------------------------- | ------------ | ----- | ------------- |
| `모델`       | 생성 과정에 사용되는 기본 모델입니다.                                               | MODEL        | 예     | -             |
| `모델 패치`    | 제어 네트워크의 안내를 적용하는 특수 패치 모델입니다.                                      | MODEL\_PATCH | 예     | -             |
| `vae`      | 이미지 인코딩 및 디코딩에 사용되는 변분 오토인코더입니다.                                    | VAE          | 예     | -             |
| `강도`       | 제어 네트워크 영향의 강도입니다. 양수 값은 효과를 적용하고, 음수 값은 효과를 반전시킬 수 있습니다(기본값: 1.0). | FLOAT        | 예     | -10.0 \~ 10.0 |
| `이미지`      | 생성 과정을 안내하는 선택적 기본 이미지입니다.                                          | IMAGE        | 아니요   | -             |
| `인페인트 이미지` | 마스크로 정의된 영역을 인페인팅하는 데 특별히 사용되는 선택적 이미지입니다.                          | IMAGE        | 아니요   | -             |
| `mask`     | 이미지에서 편집하거나 인페인팅할 영역을 정의하는 선택적 마스크입니다.                              | MASK         | 아니요   | -             |

**참고:** `inpaint_image` 매개변수는 일반적으로 `mask`와 함께 사용되어 인페인팅할 내용을 지정합니다. 제공되는 선택적 입력에 따라 노드의 동작이 달라질 수 있습니다(예: 안내를 위해 `image`만 사용하거나, 인페인팅을 위해 `image`, `mask`, `inpaint_image`를 함께 사용).

## 출력

| 출력 이름      | 설명                                              | 데이터 타입       |
| ---------- | ----------------------------------------------- | ------------ |
| `모델`       | 제어 네트워크 패치가 적용된 모델로, 샘플링 파이프라인에서 사용할 준비가 되었습니다. | MODEL        |
| `positive` | 제어 네트워크 입력에 의해 잠재적으로 수정된 긍정 조건입니다.              | CONDITIONING |
| `negative` | 제어 네트워크 입력에 의해 잠재적으로 수정된 부정 조건입니다.              | CONDITIONING |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `465f9eb0dd60af23e6cdc2031579e404b4fed021738e592ee6acbb6ee57e83a0`
