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# EmptyQwenImageLayeredLatentImage - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Empty Qwen Image Layered Latent 节点会准备好 Qwen-Image-Layered 模型在其上作画的空白画布。

Empty Qwen Image Layered Latent 节点会准备好 Qwen-Image-Layered 模型在其上作画的空白画布。可以把它想象成一叠按顺序夹在一起的干净描图纸：模型在第一张纸上画出完整画面，之后的每张纸画出画面的一部分。此节点决定纸张的大小和数量，它本身不绘制任何内容。

## 输入

| 参数     | 描述                                                                                                          | 数据类型 | 是否必填 | 范围                   |
| ------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---- | ---- | -------------------- |
| `宽度`   | 要创建的潜空间图像的宽度。该值必须能被 16 整除。（默认值：640）                                                                         | INT  | 是    | 16 至 MAX\_RESOLUTION |
| `高度`   | 要创建的潜空间图像的高度。该值必须能被 16 整除。（默认值：640）                                                                         | INT  | 是    | 16 至 MAX\_RESOLUTION |
| `图层`   | 要将画面分成多少层。始终会为完整画面预留一张额外的纸，因此你得到的是 `layers + 1` 张图像，而不是 `图层` 张。设为 2，你会得到完整画面加上 2 个图层。设为 0，你只会得到完整画面。（默认值：3） | INT  | 是    | 0 至 MAX\_RESOLUTION  |
| `批次大小` | 一批中要生成的潜空间样本数量。（默认值：1）                                                                                      | INT  | 否    | 1 至 4096             |

**注意：** `width` 和 `height` 参数会在内部除以 8，以确定输出潜空间张量的空间维度。

## 输出

| 输出名称      | 描述                                                                         | 数据类型   |
| --------- | -------------------------------------------------------------------------- | ------ |
| `samples` | 一个填充为零的潜空间张量。其形状为 `[batch_size, 16, layers + 1, height // 8, width // 8]`。 | LATENT |

## 为什么你得到的图像比你要求的多了 1 张

Qwen-Image-Layered 不只是把画面拆开，它还会在单独的纸上与各图层一起重新绘制完整画面。这就是为什么这叠纸总是比你要求的图层数多一张。

* **第一张图像是完整画面，而不是图层。** 它就是你已有的那张画面，所以当你只需要图层时，把它丢弃即可。
* **把所有图层重新叠在一起，你就会再次得到完整画面。** 如果它们叠加起来对不上第一张图像，说明分离没有达到你想要的效果，因此这也是快速检查结果的方法。
* **保持纸张顺序。** 这叠纸是记录各图层上下顺序的唯一依据。纸张本身没有标注它们的位置，因此重新排序或丢弃图像就意味着重新排序或丢失图层。
* **图层带有透明度**，因此可以叠放，而不会让下方的图层被不透明的背景遮挡。

## 使用建议

像使用普通空潜空间一样把输出发送给采样器，然后在 VAE 解码之前接入 `dim` 设置为 `t` 的 LatentCutToBatch。这一步会把纸叠拆成独立的图像，按顺序排列，从完整画面开始。

从默认的 3 层开始。要求更多层意味着更长的生成时间和更精细的分离，在你看过模型用少量图层产生的效果之前，不值得增加。

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**Source fingerprint (SHA-256):** `fe97966663c534dd347aa49a908a8026f2c34716631f1d17be97d74eacc3574e`