Model
Trends
.ai
Model
Trends
.ai
de beste open source AI-modellen

Empty Latent Image-node in ComfyUI

Empty Latent Image maakt het lege latente canvas (breedte, hoogte, batch_size) waar de text-to-image sampling mee begint; de afmetingen moeten veelvouden van 8 zijn en passen bij de model familie.
Nodepakket: ComfyUI core
Categorie: Latent

Wat Empty Latent Image doet

Text-to-image heeft een startpunt nodig. Empty Latent Image maakt een latente tensor gevuld met nullen in de gevraagde grootte, en KSampler voegt de ruis toe. Latente ruimte is 8 keer kleiner dan pixels voor SD modellen, dus een 1024x1024 afbeelding is een 128x128 latent; de node neemt pixelsizes en deelt dat voor je.
Kies maten waarop het model getraind is: 512x512 of 512x768 voor SD 1.5, 1024x1024 / 832x1216 / 1216x832 voor SDXL, Pony en Illustrious. Grotere eerste-pass maten zorgen voor dubbele onderwerpen; gebruik een hires pass voor meer pixels. Voor Flux, SD3 en video modellen gebruik EmptySD3LatentImage of de familie-specifieke latent node, die een ander aantal kanalen heeft.

Invoer

Naam
Type
Wat het is
width
INT
Breedte van de afbeelding in pixels, veelvoud van 8 (64 aanbevolen).
height
INT
Hoogte van de afbeelding in pixels, veelvoud van 8.
batch_size
INT
Hoeveel afbeeldingen je in één keer maakt met opeenvolgende seeds.

Uitvoer

Naam
Type
Wat het is
LATENT
LATENT
Het lege latent voor KSampler latent_image.
AD
Sla de installatie over: ComfyUI-workflows voorgeïnstalleerd in de cloud
BitVector draait kant-en-klare ComfyUI-workflows op eigen GPU's. Geen installatie, geen ontbrekende nodes, geen rode vakken. Open het op je telefoon of laptop en genereer binnen een minuut.

Zo gebruik je Empty Latent Image

  1. Voeg Empty Latent Image toe.
  2. Stel breedte en hoogte in voor de model familie (1024x1024 voor SDXL).
  3. Zet batch_size op 1 tijdens testen, hoger als de prompt werkt.
  4. Verbind LATENT met KSampler latent_image en houd denoise op 1.0.

Instellingen en tips

  • SDXL favoriete maten: 1024x1024, 896x1152, 832x1216, 1152x896, 1216x832, 1344x768.
  • SD 1.5 boven 768 aan de lange kant geeft vaak dubbele hoofden en lichamen; schaal daarna op in plaats daarvan.
  • batch_size 4 is een goedkope manier om seeds te verkennen; VRAM groeit mee.
  • Breedte en hoogte die geen veelvoud van 8 zijn worden naar beneden afgerond.

Problemen met Empty Latent Image oplossen

Flux / SD3 / Wan geven rommel met deze node

Waarom het gebeurt
Die modellen gebruiken 16-kanaals latents; Empty Latent Image maakt de 4-kanaals SD latent.

Zo los je het op
Vervang door EmptySD3LatentImage (Flux, SD3, Qwen) of de Wan / Hunyuan lege video latent nodes.

Twee hoofden, dubbele mensen of tegelpatronen

Waarom het gebeurt
Het canvas is veel groter dan de trainingsresolutie, dus het model maakt meerdere afbeeldingen in één.

Zo los je het op
Genereer op de native grootte en schaal op met een latent of pixel hires pass.

Fout: hoogte en breedte moeten deelbaar zijn door 8

Waarom het gebeurt
Er is een maat ingevoerd zoals 1000x700.

Zo los je het op
Gebruik veelvouden van 8, bij voorkeur 64 (1024, 960, 896, 832, 768).

Geheugen op bij een batch

Waarom het gebeurt
batch_size vermenigvuldigt het geheugen dat de sampler nodig heeft.

Zo los je het op
Verlaag batch_size en zet meerdere runs in de wachtrij.

AD
Start deze workflow vanaf je telefoon
Elke workflow op deze pagina staat voorgeïnstalleerd op BitVector, met modellen en custom nodes al op hun plek. Kies er een, typ een prompt, klaar. Nul installatie, niets te downloaden.

Vragen over Empty Latent Image

Kan ik niet-vierkante afbeeldingen maken?

Ja, elke beeldverhouding binnen de model comfortzone. Houd het aantal pixels dicht bij de trainingsgrootte.

Wat doet batch_size met de seed?

Elke afbeelding in de batch gebruikt de basis seed plus zijn index.

Verwante nodes

AD
Nodes repareren beu? Laat de cloud het doen
BitVector houdt honderden ComfyUI-workflows geïnstalleerd, bijgewerkt en getest op snelle cloud-GPU's. Geen Python, geen CUDA-fouten, geen VRAM-limieten. Werkt in elke browser.

Meer ComfyUI-nodes

CLIP Text Encode (Prompt)
ComfyUI core
CLIP Text Encode zet een tekstprompt om in CONDITIONING met de modeltekstencoder. Eén node bevat de positieve prompt, een tweede de negatieve prompt.
ComfyUI Manager
ComfyUI-Manager
ComfyUI Manager is de extensie die aangepaste node-pakketten en modellen installeert, bijwerkt en repareert vanuit de interface, ontbrekende nodes in geïmporteerde workflows oplost en je setup vastlegt.
Load Checkpoint
ComfyUI core
Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) opent een .safetensors of .ckpt modelbestand en levert de drie onderdelen die elke workflow nodig heeft: het diffusion MODEL, de CLIP tekstencoder en de VAE.
Save Image
ComfyUI core
Save Image schrijft de IMAGE tensor als een PNG naar ComfyUI/output, met de hele workflow ingebed in de bestandsmetadata zodat je de afbeelding weer terug kunt slepen in ComfyUI om de grafiek te herstellen.
Load Image
ComfyUI core
Load Image leest een afbeelding uit de ComfyUI inputmap (of een upload) en geeft een IMAGE tensor plus een MASK uit de alfakanaal, het startpunt voor img2img, inpainting, ControlNet en IP-Adapter grafieken.
Load LoRA
ComfyUI core
Load LoRA (LoraLoader) past een LoRA-bestand toe op het MODEL en CLIP met aparte sterktes, zodat je een stijl, personage of concept kunt toevoegen aan elk checkpoint zonder het te mergen.