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Decode Media Latent

잠재 텐서에 대해 파이프라인의 VAE 디코더를 실행하여 이미지 또는 비디오를 생성합니다 — 일반적으로 워크플로우의 마지막 노드입니다.

카테고리: ModularDiffusion/Encode\Decode

어떤 노드인가요?

  • 출력이 동적입니다: 이미지 파이프라인의 경우 output_image, 비디오 파이프라인(LTX, LTX2, WAN)의 경우 output_video (+ fps)로 전환됩니다. pipeline을 연결하면 자동으로 바뀝니다.
  • 거의 항상 워크플로우의 마지막 노드로 사용됩니다. 다운스트림의 Save Image / Save Video 노드에 연결하세요.

일반적인 워크플로우 위치

Generate Media Latents → [Decode Media Latent] → Save Image / Save Video

노드 미리보기

Decode Media Latent

입력 (Inputs)

이름 유형 필수 여부 설명
pipeline Pipeline Config 예 잠재 텐서를 생성한 파이프라인과 일치해야 합니다.
latent_tensor LatentArtifact 예 디코딩할 잠재 텐서입니다.

출력 (Outputs)

이름 유형 설명
output_image ImageArtifact 이미지 파이프라인용 출력입니다.
output_video VideoUrlArtifact 비디오 파이프라인용 출력입니다.

파라미터 (Parameters)

이름 유형 기본값 설명
fps int (1–120) 25 출력 프레임 레이트. 비디오 파이프라인에서만 표시됩니다.

팁 및 주의사항

  • 잠재 텐서를 생성한 동일한 파이프라인을 사용하세요. 각 파이프라인에는 학습된 고유 VAE가 포함되어 있으므로 일치하지 않는 VAE로 디코딩하면 결과물이 깨집니다.
  • 큰 잠재 텐서는 디코딩 시 더 많은 VRAM을 필요로 합니다. 고해상도 또는 다중 프레임 잠재 텐서는 디코딩 중 더 많은 메모리가 필요합니다. 배치 단위로 디코딩하여 최대 VRAM 사용량을 낮추려면 Pipeline Builder에서 vae_slicing을 활성화하세요.

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