このドキュメントは AI によって生成されました。誤りを発見した場合や改善の提案がある場合は、ぜひご貢献ください！ GitHub で編集このノードは、潜在画像（latent image）のリストとそれに対応する条件付けデータ（conditioning data）を、それぞれの解像度に基づいて整理します。高さと幅が同じ項目をグループ化し、各固有の解像度ごとに独立したバッチを作成します。この処理は、効率的な学習のためのデータ準備に有用であり、モデルが同一サイズの複数の項目を同時に処理できるようにします。
入力
注意:
latents リスト内の要素数は、conditioning リスト内の要素数と完全に一致しなければなりません。各潜在辞書には複数のサンプルが含まれる可能性があり、対応する条件付けリストには、そのバッチに合致する数の条件付け項目が含まれている必要があります。