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# ResolutionBucket - ComfyUI Built-in Node Documentation

> 此节点按分辨率组织潜在图像列表及其对应的条件数据。

此节点按分辨率组织潜在图像列表及其对应的条件数据。它将具有相同高度和宽度的项分组在一起，为每个唯一分辨率创建单独的批次。此过程有助于为高效训练准备数据，因为它允许模型一起处理多个相同尺寸的项。

## 输入

| 参数       | 描述                           | 数据类型         | 必需 | 范围  |
| -------- | ---------------------------- | ------------ | -- | --- |
| `Latent` | 要按分辨率分桶的潜在字典列表。              | LATENT       | 是  | N/A |
| `条件`     | 条件列表的列表（必须与 `latents` 长度匹配）。 | CONDITIONING | 是  | N/A |

**注意：** 两个输入都是列表类型输入，意味着节点为每个输入接收一个项目列表。`latents` 列表中的项数必须与 `conditioning` 列表中的项数完全匹配；如果数量不匹配，节点会抛出错误。每个潜在字典可以包含一批样本，而对应的条件列表必须包含与该批次匹配数量的条件项，因为批次中的每个样本都与其自己的条件条目配对。潜在样本的形状对于图像可以是 (B, C, H, W)，对于视频可以是 (B, T, C, H, W)；节点仅按高度和宽度对它们进行分组。

## 输出

| 输出名称           | 描述                  | 数据类型         |
| -------------- | ------------------- | ------------ |
| `latents`      | 分批的潜在字典列表，每个分辨率桶一个。 | LATENT       |
| `conditioning` | 条件列表的列表，每个分辨率桶一个。   | CONDITIONING |

**注意：** 两个输出都是列表类型输出。每个输出列表为输入中发现的每个唯一分辨率（高度和宽度）包含一个条目，按分辨率首次出现的顺序排列。每个桶内的潜在项沿新的批次维度堆叠。

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