このノードは、画像とテキストをエンコードすることでトレーニング用のデータを準備します。画像のリストとそれに対応するテキストキャプションのリストを受け取り、VAEモデルを使用して画像を潜在表現に変換し、CLIPモデルを使用してテキストをコンディショニングデータに変換します。結果として得られるペアリングされた潜在表現とコンディショニングはリストとして出力され、トレーニングワークフローで使用できる状態になります。

## 入力

| パラメータ | 説明 | データ型 | 必須 | 範囲 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `画像` | エンコードする画像のリスト。 | IMAGE | はい | N/A |
| `vae` | 画像を潜在表現にエンコードするためのVAEモデル。 | VAE | はい | N/A |
| `clip` | テキストをコンディショニングにエンコードするためのCLIPモデル。 | CLIP | はい | N/A |
| `テキスト` | テキストキャプションのリスト。長さはn（画像と一致）、1（すべてに繰り返し）、または省略（空文字列を使用）にできます。 | STRING | いいえ | N/A |

**パラメータ制約：**

* `texts` リストのアイテム数は、0、1、または `images` リストのアイテム数と正確に一致している必要があります。0の場合は、すべての画像に空文字列が使用されます。1の場合は、その単一のテキストがすべての画像に繰り返し使用されます。

## 出力

| 出力名 | 説明 | データ型 |
| --- | --- | --- |
| `コンディショニング` | 潜在表現の辞書のリスト。 | LATENT |
| `conditioning` | コンディショニングリストのリスト。 | CONDITIONING |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `95947c03f140f527f3db54d0b0131d956646055542ddb546ae5eaa82e4e8cefa`