El nodo VAEDecode está diseñado para decodificar representaciones latentes en imágenes utilizando un Autoencoder Variacional (VAE) específico. Su propósito es generar imágenes a partir de representaciones de datos comprimidos, facilitando la reconstrucción de imágenes desde sus codificaciones en el espacio latente.

## Entradas

| Parámetro | Descripción | Tipo de Dato |
| --- | --- | --- |
| `muestras` | El parámetro 'samples' representa las representaciones latentes que se decodificarán en imágenes. Es crucial para el proceso de decodificación, ya que proporciona los datos comprimidos a partir de los cuales se reconstruyen las imágenes. | `LATENT` |
| `vae` | El parámetro 'vae' especifica el modelo de Autoencoder Variacional que se utilizará para decodificar las representaciones latentes en imágenes. Es esencial para determinar el mecanismo de decodificación y la calidad de las imágenes reconstruidas. | VAE |

## Salidas

| Parámetro | Descripción | Tipo de Dato |
| --- | --- | --- |
| `image` | La salida es una imagen reconstruida a partir de la representación latente proporcionada, utilizando el modelo VAE especificado. | `IMAGE` |

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