> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://dripart-docs-partner-nodes-consolidate.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# EmptyQwenImageLayeredLatentImage - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Empty Qwen Image Layered Latent는 Qwen-Image-Layered 모델이 그림을 그릴 빈 캔버스를 준비합니다. 마치 순서대로 함께 고정된 깨끗한 트레이싱 시트 더미와 같습니다. 모델은 첫 번째 시트에 전체 그림을 채우고, 그 이후의 각 시트에는 그림의 일부를 채웁니다. 이 노드는 시트의 크기와

Empty Qwen Image Layered Latent는 Qwen-Image-Layered 모델이 그림을 그릴 빈 캔버스를 준비합니다. 마치 순서대로 함께 고정된 깨끗한 트레이싱 시트 더미와 같습니다. 모델은 첫 번째 시트에 전체 그림을 채우고, 그 이후의 각 시트에는 그림의 일부를 채웁니다. 이 노드는 시트의 크기와 개수를 결정합니다. 자체적으로 아무것도 그리지는 않습니다.

## 입력

| 매개변수    | 설명                                                                                                                                                    | 데이터 타입 | 필수 | 범위                            |
| ------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ | -- | ----------------------------- |
| `너비`    | 생성할 잠재 이미지의 너비입니다. 값은 16으로 나누어 떨어져야 합니다. (기본값: 640)                                                                                                   | INT    | 예  | 16 \~ MAX\_RESOLUTION (16 단계) |
| `높이`    | 생성할 잠재 이미지의 높이입니다. 값은 16으로 나누어 떨어져야 합니다. (기본값: 640)                                                                                                   | INT    | 예  | 16 \~ MAX\_RESOLUTION (16 단계) |
| `레이어`   | 그림을 분리할 레이어 수입니다. 전체 그림을 위한 시트 하나가 항상 추가로 예약되므로, `layers`개가 아닌 `layers + 1`개의 이미지가 반환됩니다. 2로 설정하면 전체 그림과 레이어 2개를 얻습니다. 0으로 설정하면 전체 그림만 얻습니다. (기본값: 3) | INT    | 예  | 0 \~ MAX\_RESOLUTION (1 단계)   |
| `배치 크기` | 한 번에 생성할 잠재 샘플 수입니다. (기본값: 1)                                                                                                                         | INT    | 예  | 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. 모양은 `[batch_size, 16, layers + 1, height // 8, width // 8]`입니다. | LATENT |

## 요청한 것보다 이미지가 하나 더 많은 이유

Qwen-Image-Layered는 그림을 분리만 하지 않습니다. 레이어와 함께, 고유한 시트에 전체 그림을 다시 그리기도 합니다. 그렇기 때문에 시트 더미는 항상 요청한 레이어 수보다 한 장 더 높습니다.

* **첫 번째 이미지는 레이어가 아니라 전체 그림입니다.** 이미 가지고 있는 그림과 동일하므로 레이어만 필요하다면 버리십시오.
* **모든 레이어를 다시 겹치면 전체 그림을 다시 얻을 수 있습니다.** 레이어들이 첫 번째 이미지와 합쳐지지 않는다면 분리가 원하는 대로 이루어지지 않은 것이므로, 이는 결과를 빠르게 확인하는 방법입니다.
* **시트의 순서를 유지하십시오.** 더미는 어떤 레이어가 어떤 위에 놓여 있는지에 대한 유일한 기록입니다. 시트 자체에는 위치를 알려주는 표시가 없으므로 이미지 순서를 바꾸거나 버리면 레이어 순서가 바뀌거나 레이어가 손실됩니다.
* **레이어는 투명도와 함께 출력**되므로, 아래쪽 레이어가 불투명한 배경에 가려지지 않고 겹칠 수 있습니다.

## 사용 제안

일반적인 빈 잠재 이미지처럼 출력을 샘플러에 보낸 다음, VAE 디코드 전에 `dim`을 `t`로 설정한 LatentCutToBatch를 넣으십시오. 이 단계에서 더미를 분리하여 전체 그림부터 순서대로 개별 이미지로 나눕니다.

기본값인 레이어 3개부터 시작하십시오. 더 많은 레이어를 요청하면 생성 시간이 길어지고 분리가 더 세밀해지지만, 적은 수로 모델이 어떤 결과를 내는지 확인하기 전에는 늘릴 가치가 없습니다.

> 이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/EmptyQwenImageLayeredLatentImage/ko.md)

***

**Source fingerprint (SHA-256):** `5ccac979fcbcefb65f28867a89401c095cb330e09c13270008c32feeeafb1287`