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# HyperTile - ComfyUI Built-in Node Documentation

> HyperTile 节点对扩散模型中的注意力机制应用分块技术，以优化图像生成过程中的内存使用。

HyperTile 节点对扩散模型中的注意力机制应用分块技术，以优化图像生成过程中的内存使用。它将潜在空间划分为更小的块，分别进行处理，然后重新组合结果。这样可以在不耗尽内存的情况下处理更大的图像尺寸。

## 输入

| 参数     | 描述                                                  | 数据类型    | 是否必填 | 范围           |
| ------ | --------------------------------------------------- | ------- | ---- | ------------ |
| `模型`   | 要应用 HyperTile 优化的扩散模型                               | MODEL   | 是    | -            |
| `分块尺寸` | 处理的目标块大小（默认值：256）。在内部，该值会被限制为最小 32，然后除以 8 以获得有效块大小。 | INT     | 是    | 1 - 2048     |
| `分割尺寸` | 控制处理过程中块的重排方式以提高效率。较大的值允许块大小有更多变化（默认值：2）            | INT     | 是    | 1 - 128      |
| `最大深度` | 应用分块的最大深度级别（分辨率尺度）。值为 0 时仅在最高分辨率下应用分块（默认值：0）        | INT     | 是    | 0 - 10       |
| `规模深度` | 启用时，在更深的深度级别按比例缩放块大小。这有助于在较低分辨率下保持质量（默认值：False）     | BOOLEAN | 是    | True / False |

## 输出

| 输出名称    | 描述                     | 数据类型  |
| ------- | ---------------------- | ----- |
| `model` | 应用了 HyperTile 优化后的修改模型 | MODEL |

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