Qwen

EmptyQwenImageLayeredLatentImage - ComfyUI Built-in Node Documentation

빈 Qwen 이미지 계층형 잠재 노드는 Qwen-Image-Layered 모델이 그림을 그릴 빈 캔버스를 준비합니다. 순서대로 고정된 깨끗한 트레이싱 페이퍼 더미를 상상해 보세요. 모델은 첫 번째 종이에 전체 그림을 채우고, 그 이후의 각 종이에는 그 그림의 일부를 채웁니다. 이 노드는 종이의 크기와 개수를 결정할 뿐,

빈 Qwen 이미지 계층형 잠재 노드는 Qwen-Image-Layered 모델이 그림을 그릴 빈 캔버스를 준비합니다. 순서대로 고정된 깨끗한 트레이싱 페이퍼 더미를 상상해 보세요. 모델은 첫 번째 종이에 전체 그림을 채우고, 그 이후의 각 종이에는 그 그림의 일부를 채웁니다. 이 노드는 종이의 크기와 개수를 결정할 뿐, 자체적으로는 아무것도 그리지 않습니다.

입력

매개변수	설명	데이터 타입	필수 여부	범위
`너비`	생성할 잠재 이미지의 너비입니다. 값은 16으로 나누어 떨어져야 합니다. (기본값: 640)	INT	예	16 ~ MAX_RESOLUTION
`높이`	생성할 잠재 이미지의 높이입니다. 값은 16으로 나누어 떨어져야 합니다. (기본값: 640)	INT	예	16 ~ MAX_RESOLUTION
`레이어`	그림을 몇 개의 레이어로 나눌지 지정합니다. 전체 그림을 위한 종이가 항상 한 장 더 확보되므로, 반환되는 이미지는 `레이어`장이 아니라 `layers + 1`장입니다. 2로 설정하면 전체 그림과 레이어 2개가 생성됩니다. 0으로 설정하면 전체 그림만 생성됩니다. (기본값: 3)	INT	예	0 ~ MAX_RESOLUTION
`배치 크기`	한 배치에서 생성할 잠재 샘플 수입니다. (기본값: 1)	INT	아니요	1 ~ 4096

참고: width 및 height 매개변수는 내부적으로 8로 나누어 출력 잠재 텐서의 공간 차원을 결정합니다.

출력

출력 이름	설명	데이터 타입
`samples`	0으로 채워진 잠재 텐서입니다. 형태는 `[batch_size, 16, layers + 1, height // 8, width // 8]`입니다.	LATENT

요청한 것보다 이미지가 하나 더 많아지는 이유

Qwen-Image-Layered는 그림을 분해할 뿐만 아니라, 레이어와 함께 전체 그림도 전용 종이에 다시 그립니다. 그래서 종이 더미는 항상 요청한 레이어 수보다 한 장 더 높습니다.

첫 번째 이미지는 레이어가 아니라 전체 그림입니다. 이미 가지고 있는 그림과 동일하므로 레이어만 필요한 경우 버리면 됩니다.
모든 레이어를 다시 겹치면 전체 그림을 얻을 수 있습니다. 레이어를 합쳐도 첫 번째 이미지가 되지 않는다면 분리가 원하는 대로 이루어지지 않은 것이므로, 결과를 빠르게 확인하는 방법이 됩니다.
종이의 순서를 유지하세요. 종이 더미는 어떤 레이어가 어느 레이어 위에 있는지를 기록하는 유일한 수단입니다. 종이 자체에는 위치를 알려 주는 정보가 없으므로 이미지를 재정렬하거나 삭제하면 레이어가 재정렬되거나 손실됩니다.
레이어는 투명도를 가지고 출력되므로 아래 레이어가 불투명한 배경에 가려지지 않고 겹칠 수 있습니다.

사용 제안

일반적인 빈 잠재 표현처럼 출력을 샘플러로 보낸 다음, VAE 디코딩 전에 dim이 t로 설정된 LatentCutToBatch를 배치하세요. 이것이 종이 더미를 전체 그림부터 시작해 순서대로 개별 이미지로 분리하는 단계입니다. 기본값인 레이어 3개부터 시작하세요. 더 많이 요청하면 생성 시간이 길어지고 분리가 더 세밀해지지만, 모델이 적은 수로 어떤 결과를 내는지 확인하기 전에는 늘릴 가치가 없습니다.

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