Merge Latents
节点功能：用于将两组潜空间（latent）数据合并成一个单一的潜空间序列。Merge Latents ????-
节点中英文对比
Merge Latents
merge_strategy
scale_method
crop
Merge Latents
merge_strategy
scale_method
crop
Merge Latents - 参数说明
输入参数
latents_A
第一个潜变量集合（包含 latent 编码图像的 Tensor 数据）。
latents_B
第二个潜变量集合。通常与 latents_A 维度不同，可通过缩放匹配合并。
输出参数
LATENT
合并后的潜变量集合，包含 samples 字段。
count
合并后的 latent 总数量。
控件参数
merge_strategy
合并策略，决定尺寸不一致时按哪一个 latent 的尺寸对齐。
MATCH_A：按 A 尺寸对齐 B，保持 A 分辨率，用于 A 主导画面尺寸场景。
MATCH_B：按 B 尺寸对齐 A，以 B 尺寸为基准，用于将 A 迁移到 B 场景。
MATCH_SMALLER：按较小 latent 尺寸统一，可降低计算开销，用于性能优化。
MATCH_LARGER：按较大 latent 尺寸对齐，能保留更多细节，用于合成高分辨率图像。
scale_method
缩放方法，用于 latent 尺寸匹配。
nearest-exact：采用最近邻插值，处理速度快，但图像边缘会产生明显锯齿感，适合用于调试或遮罩类 latent 合并。
bilinear：运用双线性插值，能实现平滑过渡，适用于对图像质量有平衡需求的场景。
area：使用区域插值法，具备出色的抗锯齿效果，是下采样任务的推荐选择。
bicubic：通过三次插值，可实现高质量的图像重构，推荐用于高分辨率 latent 的精准合并。
crop
裁剪方式，用于缩放后进行中心或边缘裁切。center：采用居中裁剪的方式，将图像中间区域对齐，适用于大多数图像风格一致的任务。
disabled：不进行裁剪操作。
暂无节点说明