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# MakeTrainingDataset - ComfyUI Built-in Node Documentation

> 此节点通过编码图像和文本来为训练准备数据。

此节点通过编码图像和文本来为训练准备数据。它接收一个图像列表和对应的文本描述列表，然后使用 VAE 模型将图像转换为 latent 表示，并使用 CLIP 模型将文本转换为条件数据。生成的成对 latent 和条件数据以列表形式输出，可供训练工作流使用。

## 输入

| 参数     | 描述                                                | 数据类型   | 必需 | 范围                                      |
| ------ | ------------------------------------------------- | ------ | -- | --------------------------------------- |
| `图像`   | 要编码的图像列表。                                         | IMAGE  | 是  | N/A                                     |
| `VAE`  | 用于将图像编码为 latent 的 VAE 模型。                         | VAE    | 是  | N/A                                     |
| `CLIP` | 用于将文本编码为条件数据的 CLIP 模型。                            | CLIP   | 是  | N/A                                     |
| `文本`   | 文本描述列表。长度可以为 n（与图像数量匹配）、1（为所有图像重复使用），或省略（使用空字符串）。 | STRING | 否  | 0, 1, or n items (n = number of images) |

**参数约束：**

* 此节点使用列表输入：`images` 和 `texts` 作为列表处理，而 `vae` 和 `clip` 各自接受单个模型（使用所提供列表中的第一项）。
* `texts` 列表中的项数必须为 0、1，或与 `images` 列表中的项数完全一致。如果为 0 或省略，则所有图像都使用空字符串。如果为 1，则该单个文本会为所有图像重复使用。任何其他长度都会引发错误。
* 输出 `latents` 和 `conditioning` 列表始终包含与 `images` 列表相同数量的项，因此每个 latent 都与其对应文本描述的条件数据配对。

## 输出

| 输出名称           | 描述                  | 数据类型         |
| -------------- | ------------------- | ------------ |
| `latents`      | latent 字典列表。        | LATENT       |
| `conditioning` | conditioning 列表的列表。 | CONDITIONING |

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