> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://dripart-comfy-docs-comfyapi-search.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # MakeTrainingDataset - ComfyUI Built-in Node Documentation > このノードは、画像とテキストをエンコードしてトレーニング用データを準備します。 このノードは、画像とテキストをエンコードしてトレーニング用データを準備します。画像のリストと、それに対応するテキストキャプションのリストを受け取り、VAE モデルを使用して画像を潜在表現に変換し、CLIP モデルを使用してテキストをコンディショニングデータに変換します。得られたペアの潜在表現とコンディショニングはリストとして出力され、トレーニングワークフローで使用できる状態になります。 ## 入力 | パラメータ | 説明 | データ型 | 必須 | 範囲 | | ------ | ----------------------------------------------------------------- | ------ | --- | --------------------- | | `画像` | エンコードする画像のリストです。 | IMAGE | はい | N/A | | `vae` | 画像を latent にエンコードするための VAE モデルです。 | VAE | はい | N/A | | `clip` | テキストを conditioning にエンコードするための CLIP モデルです。 | CLIP | はい | N/A | | `テキスト` | テキストキャプションのリストです。長さは n（画像と一致）、1（すべてに対して繰り返し）、または省略（空文字列を使用）にできます。 | STRING | いいえ | 0、1、または n 項目（n = 画像数） | **パラメータの制約:** * このノードはリスト入力を使用します。`images` と `texts` はリストとして処理され、`vae` と `clip` はそれぞれ単一のモデルを受け付けます（指定されたリストの最初の項目が使用されます）。 * `texts` リストの項目数は、0、1、または `images` リストの項目数と完全に一致している必要があります。0 または省略の場合、すべての画像に空文字列が使用されます。1 の場合、その単一のテキストがすべての画像に対して繰り返されます。それ以外の長さではエラーが発生します。 * 出力 `latents` と `conditioning` のリストは常に `images` リストと同じ数の項目を含みます。そのため、各 latent は対応するキャプションの conditioning とペアになります。 ## 出力 | 出力名 | 説明 | データ型 | | -------------- | ----------------------- | ------------ | | `latents` | latent 辞書のリストです。 | LATENT | | `conditioning` | conditioning リストのリストです。 | CONDITIONING | > このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ [GitHub で編集](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/MakeTrainingDataset/ja.md) *** **Source fingerprint (SHA-256):** `244adc98810a874cfe42f834e89f96da300d883faeb5791dff19607c13d0c0db`