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# MakeTrainingDataset - ComfyUI Built-in Node Documentation

> このノードは、画像とテキストをエンコードしてトレーニング用のデータを準備します。

このノードは、画像とテキストをエンコードしてトレーニング用のデータを準備します。画像のリストと、それに対応するテキストキャプションのリストを受け取り、VAE モデルを使用して画像を潜在表現に変換し、CLIP モデルを使用してテキストをコンディショニングデータに変換します。生成された潜在変数とコンディショニングのペアはリストとして出力され、トレーニングワークフローで使用できる状態になります。

## 入力

| パラメータ  | 説明                                                           | データ型   | 必須  | 範囲                   |
| ------ | ------------------------------------------------------------ | ------ | --- | -------------------- |
| `画像`   | エンコードする画像のリスト。                                               | IMAGE  | はい  | N/A                  |
| `vae`  | 画像を潜在変数にエンコードするための VAE モデル。                                  | VAE    | はい  | N/A                  |
| `clip` | テキストをコンディショニングにエンコードするための CLIP モデル。                          | CLIP   | はい  | N/A                  |
| `テキスト` | テキストキャプションのリスト。長さは n（画像数と一致）、1（すべてに繰り返し）、または省略可能（空文字列を使用）です。 | STRING | いいえ | 0、1、または n 個（n = 画像数） |

**パラメータの制約：**

* `texts` リストのアイテム数は、0、1、または `images` リストのアイテム数と正確に一致している必要があります。0 の場合は、すべての画像に空文字列が使用されます。1 の場合は、その単一のテキストがすべての画像に繰り返し使用されます。それ以外の長さの場合はエラーが発生します。
* 出力の `latents` リストと `conditioning` リストには、常に `images` リストと同じ数のアイテムが含まれます。したがって、各潜在変数は、対応するキャプションのコンディショニングとペアになります。

## 出力

| 出力名         | 説明                | データ型         |
| ----------- | ----------------- | ------------ |
| `latentリスト` | 潜在変数の辞書のリスト。      | LATENT       |
| `コンディショニング` | コンディショニングリストのリスト。 | CONDITIONING |

> このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ [GitHub で編集](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/MakeTrainingDataset/ja.md)

***

**Source fingerprint (SHA-256):** `244adc98810a874cfe42f834e89f96da300d883faeb5791dff19607c13d0c0db`