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# ResolutionBucket - ComfyUI Built-in Node Documentation

> 이 노드는 잠재 이미지 목록과 그에 해당하는 컨디셔닝 데이터를 해상도별로 정리합니다. 동일한 높이와 너비를 공유하는 항목을 함께 그룹화하여 각 고유 해상도마다 별도의 배치를 생성합니다. 이 과정은 모델이 동일한 크기의 여러 항목을 함께 처리할 수 있게 하므로 효율적인 학습을 위한 데이터 준비에 유용합니다.

이 노드는 잠재 이미지 목록과 그에 해당하는 컨디셔닝 데이터를 해상도별로 정리합니다. 동일한 높이와 너비를 공유하는 항목을 함께 그룹화하여 각 고유 해상도마다 별도의 배치를 생성합니다. 이 과정은 모델이 동일한 크기의 여러 항목을 함께 처리할 수 있게 하므로 효율적인 학습을 위한 데이터 준비에 유용합니다.

## 입력

| 매개변수           | 설명                                       | 데이터 유형       | 필수 | 범위  |
| -------------- | ---------------------------------------- | ------------ | -- | --- |
| `latents`      | 해상도별로 버킷팅할 잠재 딕셔너리 목록입니다.                | LATENT       | 예  | N/A |
| `conditioning` | 컨디셔닝 목록들의 목록입니다(`latents` 길이와 일치해야 합니다). | CONDITIONING | 예  | N/A |

**참고:** 두 입력 모두 리스트 유형 입력이므로, 노드는 각 입력에 대해 항목 목록을 받습니다. `latents` 목록의 항목 수는 `conditioning` 목록의 항목 수와 정확히 일치해야 하며, 개수가 일치하지 않으면 노드에서 오류가 발생합니다. 각 잠재 딕셔너리는 샘플 배치를 포함할 수 있으며, 해당 컨디셔닝 목록은 그 배치에 대해 일치하는 수의 컨디셔닝 항목을 포함해야 합니다. 이는 배치의 각 샘플이 자체 컨디셔닝 항목과 쌍을 이루기 때문입니다. 잠재 샘플은 이미지의 경우 (B, C, H, W) 형태, 비디오의 경우 (B, T, C, H, W) 형태일 수 있으며, 이 노드는 높이와 너비만 기준으로 그룹화합니다.

## 출력

| 출력 이름          | 설명                                     | 데이터 유형       |
| -------------- | -------------------------------------- | ------------ |
| `latents`      | 해상도 버킷마다 하나씩 있는, 배치 처리된 잠재 딕셔너리 목록입니다. | LATENT       |
| `conditioning` | 해상도 버킷마다 하나씩 있는 컨디셔닝 목록들의 목록입니다.       | CONDITIONING |

**참고:** 두 출력 모두 리스트 유형 출력입니다. 각 출력 목록은 입력에서 발견된 각 고유 해상도(높이 및 너비)마다 하나의 항목을 포함하며, 해상도가 처음 발견된 순서대로 정렬됩니다. 각 버킷 내의 잠재 항목은 새로운 배치 차원을 따라 쌓입니다.

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