HyperTile 노드는 확산 모델의 어텐션 메커니즘에 타일링 기법을 적용하여 이미지 생성 시 메모리 사용량을 최적화합니다. 잠재 공간을 더 작은 타일로 나누어 개별적으로 처리한 후 결과를 다시 조합합니다. 이를 통해 메모리 부족 없이 더 큰 이미지 크기로 작업할 수 있습니다.

## 입력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 여부 | 범위 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `모델` | HyperTile 최적화를 적용할 확산 모델입니다 | MODEL | 예 | - |
| `타일 크기` | 처리를 위한 대상 타일 크기입니다(기본값: 256). 실제 타일 크기는 8의 배수로 내림 처리되며, 최소값은 32입니다. | INT | 아니요 | 1 - 2048 |
| `스왑 크기` | 처리 중 타일을 재배열하여 효율성을 개선하는 방식을 제어합니다(기본값: 2) | INT | 아니요 | 1 - 128 |
| `최대 깊이` | 타일링을 적용할 최대 깊이 수준(해상도 스케일)입니다. 값이 0이면 가장 높은 해상도에서만 타일링이 적용됩니다(기본값: 0) | INT | 아니요 | 0 - 10 |
| `스케일 깊이` | 활성화하면 더 깊은 깊이 수준에서 타일 크기가 비례적으로 조정됩니다. 낮은 해상도에서 품질 유지에 도움이 될 수 있습니다(기본값: False) | BOOLEAN | 아니요 | True / False |

## 출력

| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
| --- | --- | --- |
| `모델` | HyperTile 최적화가 적용된 수정된 모델입니다 | MODEL |

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