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

# 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 `dim`이 `t`로 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.

> 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):** `fe97966663c534dd347aa49a908a8026f2c34716631f1d17be97d74eacc3574e`