Generate Media Latents (Modular Diffusion Pipeline)

노이즈 제거(denoising) 루프를 실행합니다. 노이즈 / 인코딩된 / 부분적으로 노이즈가 제거된 잠재 텐서를 입력받아 노이즈가 제거된 잠재 텐서를 출력합니다.

카테고리: ModularDiffusion/Processing

어떤 노드인가요?

가장 핵심적인 워크호스(workhorse) 노드입니다. pipeline과 input_latent를 연결하고, 프롬프트와 스텝 수를 구성한 후 실행하세요.
모든 런타임 파라미터(프롬프트, 가이던스, 크기, ControlNet 입력)는 동적(dynamic)으로 동작합니다. 연결된 파이프라인에 따라 적응하여 나타납니다.
다단계(multi-stage) / 재확산(rediffusion) 워크플로우의 경우 여러 Generate 노드를 체이닝하고 start_step / end_step을 사용하여 노이즈 제거 스케줄을 분할할 수 있습니다.
출력은 잠재(latent) 텐서입니다. 이미지 또는 비디오를 얻으려면 Decode Media Latent를 통과시키세요.

Pipeline Builder → Create Noise Latents → [Generate Media Latents] → Decode Media Latent

Generate Media Latents

이름	유형	필수 여부	설명
`pipeline`	`Pipeline Config`	예	Pipeline Builder 또는 ControlNet Pipeline에서 생성된 파이프라인.
`input_latent`	`LatentArtifact` 또는 `InpaintMaskArtifact`	예	시작 잠재 텐서. 노이즈(Text-to-Image / Text-to-Video), 인코딩(Image-to-Image, Video-to-Video), 또는 이전 Generate 출력(다단계)을 사용합니다.
`controlnet_parameters`	`control_parameters`	`pipeline`이 ControlNet 파이프라인인 경우에만 필수	ControlNet Pipeline 노드의 `control_parameters` 출력에서 연결합니다.
`additional_parameters`	list[dict]	아니오	파이프라인 호출에 전달되는 일반적인 제공업체별 kwargs입니다.

이름	유형	설명
`output_latent`	`LatentArtifact`	노이즈가 제거된 잠재 텐서입니다.
`preview_image`	`ImageUrlArtifact`	실시간 중간 미리보기 — 설정(Settings) → Modular Diffusion Library → Enable Image Preview Intermediates가 켜져 있을 때만 채워집니다.
`progress`	progress bar	스텝 카운터(진행률 표시줄)입니다.
`logs`	str	스텝별 타이밍 로그입니다.

정확한 목록은 연결된 파이프라인에 따라 다릅니다. 일반적인 파라미터:

이름	유형	설명
`prompt`	str	긍정 프롬프트(Positive prompt)입니다.
`negative_prompt`	str	부정 프롬프트(Negative prompt) — 분류기 없는 가이던스(classifier-free guidance)를 지원하는 파이프라인에 나타납니다.
`guidance_scale` / `true_cfg_scale`	float	분류기 없는 가이던스(CFG) / True-CFG 강도입니다. 파이프라인에 따라 이름이 다릅니다.
`num_inference_steps`	int (기본값 `20`)	노이즈 제거 스케줄의 길이(스텝 수)입니다.
`seed`	int	재현성을 위한 시드값입니다.

이름	유형	기본값	설명
`add_noise`	bool	`False`	노이즈 제거 전에 입력에 노이즈를 다시 추가합니다(재확산 / Image-to-Image 스타일 실행에 유용함).
`start_step`	int	`0`	노이즈 제거 스케줄의 0부터 시작하는 시작 인덱스입니다.
`end_step`	int	`-1`	0부터 시작하는 종료 인덱스입니다. `-1`은 끝까지 실행함을 의미합니다.

ControlNet: pipeline이 ControlNetDiffusionPipelineArtifact인 경우 controlnet_parameters 입력이 자동으로 추가됩니다.
인페인팅(Inpainting): input_latent가 InpaintMaskArtifact(Encode Masked Media Latent에서 출력됨)인 경우 노드는 자동으로 인페인트 파이프라인 클래스를 통해 라우팅되며 아티팩트의 strength를 사용합니다.

파이프라인을 전환해도 일치하는 연결은 유지됩니다. 새 파이프라인에 파라미터 이름이 존재하는 연결은 자동으로 유지되며, UI는 새 레이아웃을 반영하여 재정렬됩니다.
실시간 미리보기는 추론 속도를 저하시킵니다. 기본적으로 꺼져 있습니다. 설정(Settings) → Modular Diffusion Library → Enable Image Preview Intermediates에서 전환할 수 있습니다.
start_step / end_step은 스케줄러에서 슬라이스됩니다. 다단계 정제(multi-stage refinement)를 위해 두 개의 Generate 노드(예: 0–10 이후 10–20)를 결합하세요.
스텝 진행 중에도 취소가 작동합니다. 취소 버튼을 누르면 파이프라인의 _interrupt 플래그가 설정되어 현재 스텝이 완료된 후 실행이 중지됩니다.
크기(Dimensions)는 input_latent에서 가져옵니다. Generate 노드에는 width / height / num_frames 필드가 없습니다. 업스트림의 Create Noise Latents(또는 시작 잠재 텐서를 생성하는 노드)에서 설정하세요.