HyperTile - ComfyUI Built-in Node Documentation

The HyperTileノードは、拡散モデルのアテンションメカニズムにタイル化技法を適用し、画像生成時のメモリ使用量を最適化します。潜在空間をより小さなタイルに分割して個別に処理し、その後結果を再構成します。これにより、メモリ不足を起こさずに、より大きな画像サイズで作業できます。

入力

パラメータ	説明	データ型	必須	範囲
`モデル`	HyperTile最適化を適用する拡散モデル	MODEL	はい	-
`タイルサイズ`	処理対象のタイルサイズ（デフォルト: 256）。内部的には、値は最小32にクランプされ、その後8で割って実際のタイルサイズを算出します。	INT	はい	1 - 2048
`スワップサイズ`	処理中にタイルを並べ替える方法を制御し、効率を向上させます。値が大きいほどタイルサイズのバリエーションが広がります（デフォルト: 2）	INT	はい	1 - 128
`最大深度`	タイル化を適用する最大深度レベル（解像度スケール）。0を指定すると、最高解像度でのみタイル化が適用されます（デフォルト: 0）	INT	はい	0 - 10
`スケール深度`	有効にすると、より深い深度レベルでタイルサイズが比例的にスケーリングされます。低解像度での品質維持に役立ちます（デフォルト: False）	BOOLEAN	はい	True / False

出力名	説明	データ型
`model`	HyperTile最適化が適用された変更後のモデル	MODEL

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Source fingerprint (SHA-256): fb2fa29a403b6b7de7d5263240cc51a74126078457a3ff9ea63aeded45b9b74a