O nó VAEDecode é projetado para decodificar representações latentes em imagens usando um Autoencoder Variacional (VAE) especificado. Ele tem a finalidade de gerar imagens a partir de representações de dados comprimidos, facilitando a reconstrução de imagens a partir de suas codificações no espaço latente.

## Entradas

| Parâmetro | Descrição | Tipo de Dados |
| --- | --- | --- |
| `amostras` | O parâmetro 'samples' representa as representações latentes a serem decodificadas em imagens. É crucial para o processo de decodificação, pois fornece os dados comprimidos a partir dos quais as imagens são reconstruídas. | `LATENT` |
| `vae` | O parâmetro 'vae' especifica o modelo de Autoencoder Variacional a ser usado para decodificar as representações latentes em imagens. É essencial para determinar o mecanismo de decodificação e a qualidade das imagens reconstruídas. | VAE |

## Saídas

| Parâmetro | Descrição | Tipo de Dados |
| --- | --- | --- |
| `image` | A saída é uma imagem reconstruída a partir da representação latente fornecida, usando o modelo VAE especificado. | `IMAGE` |

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