潜在変数の乗算 (Multiply Latents)
2 つの潜在変数（Latent）テンソルの要素ごとの積（Elementwise Product）を計算します。
カテゴリ: ModularDiffusion/Transform
概要 (TL;DR)
- 要素ごとに
output = left_latent * right_latentを計算します。 - 異なる 2 つの潜在変数のマスク合成を行う場合は、専用に設計されマスクのリサンプリングを自動処理する Latents Composite Mask の使用を推奨します。
ワークフローにおける一般的な配置 (Typical workflow position)
Latent A ─┐
├─→ [Multiply Latents] → Add Latents / Generate
Latent B ─┘
ノードプレビュー (Node preview)
入力 (Inputs)
| 名前 | 型 | 必須 | 備考 |
|---|---|---|---|
left_latent |
LatentArtifact |
はい | |
right_latent |
LatentArtifact |
はい | left_latent と同じテンソル形状である必要があります。 |
出力 (Outputs)
| 名前 | 型 | 備考 |
|---|---|---|
output_latent |
LatentArtifact |
left * right の計算結果。 |
ヒントと注意点 (Tips & pitfalls)
- 行列積ではなく要素ごとの乗算です:
leftの各要素とrightの対応する要素が個別に掛け合わされます。 - スケーリング用途に最適です: 潜在変数をほぼ定数のテンソルで乗算してスケーリングする使い方が最も予測しやすく実用的です。2 つのまったく異なる潜在変数を要素ごとに乗算すると、予期しない歪んだ結果になりやすいので注意してください。