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Latent Upsampler

잠재 공간을 벗어나지 않고 잠재(latent) 텐서를 공간적으로 업스케일합니다 — 일반적으로 빠르고 고해상도인 정제 패스를 위해 두 Generate 단계 사이에서 사용됩니다.

카테고리: ModularDiffusion/Processing

어떤 노드인가요?

  • 잠재 공간(latent space)에서 업샘플링하므로, 비용이 많이 드는 디코딩 → 업스케일 → 재인코딩 왕복 과정을 피할 수 있습니다.
  • provider로 업샘플러 패밀리를 선택합니다.
  • 두 Generate Media Latents 노드 사이에서 사용합니다: 저해상도 패스 → 업샘플 → 고해상도 정제(refinement) 패스.

일반적인 워크플로우 위치

Generate Media Latents (저해상도) → [Latent Upsampler] → Generate Media Latents (정제) → Decode

노드 미리보기

Latent Upsampler

입력 (Inputs)

이름 유형 필수 여부 설명
input_latent LatentArtifact 예 업샘플할 잠재 텐서입니다. 파이프라인의 표준 잠재 공간에 있어야 합니다(모든 Generate / Encode 출력이 적합함).

출력 (Outputs)

이름 유형 설명
output_latent LatentArtifact 공간적으로 업스케일된 잠재 텐서입니다.

파라미터 (Parameters)

이름 유형 설명
provider choice 업샘플러 패밀리(예: LTX2). 전환 시 모델 선택기가 다시 생성됩니다.
upsampler_model HF repo picker 업샘플러 가중치에 대한 Hugging Face 리포지토리 ID입니다.

팁 및 주의사항

  • 잠재 공간 업샘플러는 모델 패밀리에 따라 다릅니다. LTX2 업샘플러는 SDXL 잠재 텐서에 대해 올바른 출력을 생성하지 못합니다. 업샘플러 패밀리를 잠재 텐서의 파이프라인과 일치시키세요.
  • 업샘플링 후에는 거의 항상 정제 Generate 노드가 필요합니다. 업샘플러는 해상도를 높이지만 노이즈를 제거하지는 않으므로, 낮은 강도(strength)의 짧은 후속 Generate 노드와 결합하세요.

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