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# Documentation
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- Class name: KfDebug_Vae
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- Category: Debugging
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- Output node: True
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- Repo Ref: https://github.com/dmarx/ComfyUI-Keyframed
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该节点便于分析和可视化变分自编码器（VAE）模型的性能和行为，提供对生成过程和潜在空间结构的洞察。
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# Input types
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## Required
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- image
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- 输入图像对于节点处理和分析数据至关重要，使得能够可视化VAE的重构和生成能力。
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- Comfy dtype: Image
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- Python dtype: PIL.Image.Image
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## Optional
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- latent_codes
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- 此参数允许用户输入特定的潜在代码来探索和操作VAE生成的图像，提供对模型潜在空间更深入的理解。
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- Comfy dtype: Tensor
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- Python dtype: torch.Tensor
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# Output types
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- reconstructed_images
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- 输出显示VAE重构的图像，提供与原始输入的直接比较和对模型性能的评估。
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- Comfy dtype: Image
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- Python dtype: PIL.Image.Image
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- generated_images
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- 这些图像代表了节点从学习到的潜在空间生成新数据点的能力，展示了VAE的生成能力。
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- Comfy dtype: Image
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- Python dtype: PIL.Image.Image
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# Usage tips
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- Infra type: GPU
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# Source code
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class KfDebug_Vae(KfDebug_Passthrough):
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RETURN_TYPES = ('VAE',)
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