LTXVチャンクフィードフォワード(LTXVChunkFeedForward)

説明

このノードは、LTXVモデル内のフィードフォワード活性化をチャンク分割して、ピークVRAM使用量を削減します。実験的でモデルの出力を変更する可能性があります！！ 注意して使用し、未修正のモデルと結果を照らし合わせてください。活性化を小さなブロックに分割することで、メモリ制限を超えずに大きな解像度やシーケンスを処理できますが、数値精度（特にアテンションや正規化パス）が変化し、最終的な出力品質に影響を与える可能性があります。

入力

出力

使用上の注意

• このノードは、大容量のLTXVモデルバリアントや高解像度生成ワークフローを限られたVRAMにフィットさせる必要がある高度なユーザーを対象としています。
• チャンク分割によりフィードフォワードブロック内の操作順序が変わるため、数値結果は未修正モデルとビット単位で同一ではありません。本番でチャンク版を使用する前に、代表的なプロンプトで出力を必ずテストしてください。
• dim_threshold を使用すると、最も大きくメモリを消費するレイヤーにのみチャンク分割を制限できます。一般的なLTXVモデルでは、dim_threshold を 4096 に設定すると最も大きなレイヤーのみがチャンク分割され、メモリ節約と出力品質のバランスが取れます。
• chunks を 8～16 以上に増やしてもメモリ節約効果は頭打ちになり、オーバーヘッドが増加する傾向があります。ほとんどのユースケースでは 2～8 が実用的な範囲です。
• 予期しないアーティファクトやメモリ不足エラーが発生した場合は、chunks を減らすか dim_threshold を上げてみてください。