이 노드는 잠재 이미지 목록과 해당 조건화 데이터를 해상도별로 정리합니다. 동일한 높이와 너비를 가진 항목들을 함께 그룹화하여 각 고유 해상도에 대해 별도의 배치를 생성합니다. 이 과정은 모델이 동일한 크기의 여러 항목을 함께 처리할 수 있도록 하여 효율적인 학습을 위한 데이터 준비에 유용합니다.

## 입력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 | 범위 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `latents` | 해상도별로 버킷팅할 잠재 딕셔너리 목록입니다. | LATENT | 예 | 해당 없음 |
| `conditioning` | 조건화 목록의 목록입니다(`latents` 길이와 일치해야 함). | CONDITIONING | 예 | 해당 없음 |

**참고:** `latents` 목록의 항목 수는 `conditioning` 목록의 항목 수와 정확히 일치해야 합니다. 각 잠재 딕셔너리에는 샘플 배치가 포함될 수 있으며, 해당 조건화 목록에는 해당 배치에 맞는 수의 조건화 항목이 포함되어야 합니다.

## 출력

| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
| --- | --- | --- |
| `conditioning` | 해상도 버킷별로 하나씩 배치된 잠재 딕셔너리 목록입니다. | LATENT |
| `conditioning` | 해상도 버킷별로 하나씩 조건화 목록의 목록입니다. | CONDITIONING |

> 이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/ResolutionBucket/ko.md)

---
**Source fingerprint (SHA-256):** `2858de5f0827812002ca72ba5d7ce56411d1ef97e9a12a65fc4bea193a1a0ec0`