이 노드는 StableZero123 모델에 특화된 배치 방식으로 컨디셔닝 정보를 처리하도록 설계되었습니다. 여러 컨디셔닝 데이터 세트를 동시에 효율적으로 처리하여 배치 처리가 중요한 워크플로우를 최적화합니다.

## 입력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 유형 |
| --- | --- | --- |
| `clip_vision` | 컨디셔닝 과정에 시각적 맥락을 제공하는 CLIP 비전 임베딩입니다. | `CLIP_VISION` |
| `init_image` | 컨디셔닝의 기준이 되는 초기 이미지로, 생성 과정의 시작점 역할을 합니다. | `IMAGE` |
| `vae` | 컨디셔닝 과정에서 이미지 인코딩 및 디코딩에 사용되는 변분 오토인코더입니다. | `VAE` |
| `width` | 출력 이미지의 너비입니다. | `INT` |
| `height` | 출력 이미지의 높이입니다. | `INT` |
| `batch_size` | 단일 배치에서 처리할 컨디셔닝 세트의 개수입니다. | `INT` |
| `elevation` | 3D 모델 컨디셔닝의 고도 각도로, 생성된 이미지의 시점에 영향을 줍니다. | `FLOAT` |
| `azimuth` | 3D 모델 컨디셔닝의 방위각으로, 생성된 이미지의 방향에 영향을 줍니다. | `FLOAT` |
| `elevation_batch_increment` | 배치 전체에 걸친 고도 각도의 증분 변화로, 다양한 시점을 구현할 수 있게 합니다. | `FLOAT` |
| `azimuth_batch_increment` | 배치 전체에 걸친 방위각의 증분 변화로, 다양한 방향을 구현할 수 있게 합니다. | `FLOAT` |

## 출력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 유형 |
| --- | --- | --- |
| `positive` | 생성된 콘텐츠에서 특정 특징이나 측면을 강화하도록 조정된 긍정 컨디셔닝 출력입니다. | `CONDITIONING` |
| `negative` | 생성된 콘텐츠에서 특정 특징이나 측면을 약화하도록 조정된 부정 컨디셔닝 출력입니다. | `CONDITIONING` |
| `latent` | 컨디셔닝 과정에서 도출된 잠재 표현으로, 추가 처리 또는 생성 단계에 사용할 준비가 되었습니다. | `LATENT` |

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