潜空间是指一种压缩后的图像表示，它不直接对应像素，而是图像的“特征编码”：
是高维语义特征，不是像素点；
一张 512x512 的图像可能会被压缩成 64x64x4 的 latent；
这个空间是由 VAE（变分自编码器） 学习得到的，它会尽量保留图像的关键信息，比如形状、颜色块、纹理等。
你可以理解为：
像素空间 = 图片的“原图”；潜空间 = 图片的“精简概括”版本，但对 AI 来说更容易理解和操作。
原生节点
ComfyUI 官方
空Latent图像
该节点用来生成纯噪声的潜空间图像，可以理解为生成画布。
节点中英文对比
按当前节点配置，分别展示中文与英文节点结构。
中文节点
空Latent图像
宽度
512
高度
512
批量大小
1
英文节点
Empty Latent Image
width
512
height
512
batch_size
1
参数说明
依据当前节点关联的 `NodesItems` 数据展示输入、输出与控件说明。
输出参数
Latent
LATENT
初始为空的 latent 图像张量。
控件参数
宽度
width
潜变量图像的宽度（像素），需为 8 的倍数。
高度
height
潜变量图像的高度（像素），需为 8 的倍数。
批量大小
batch_size
要生成的 latent 图像数量。
详细说明
结合节点用途、参数和调用方式，给出更完整的说明内容。
同类节点导航
继续浏览同一分类下的相邻节点，方便串联学习。