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title: "Datatypes - ComfyUI"
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# [[Datatypes - ComfyUI]]

## 🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)
ComfyUI의 데이터 타입은 클라이언트 측에서 워크플로의 데이터 형식을 제어하고 잘못된 데이터 연결을 방지하는 강력한 타입 시스템(Strong Typing) 역할을 수행한다.

## 🧠 핵심 개념 (Core concepts)
- **클라이언트 측 타입 검증**: JavaScript 클라이언트 코드는 기본적으로 서로 다른 데이터 타입 간의 노드 출력을 입력에 연결하는 것을 허용하지 않는다.
- **Python 기반 데이터 타입**: [[INT]], [[FLOAT]], [[STRING]], [[BOOLEAN]] 등 Python의 기본 자료형을 활용하여 노드의 입력을 정의한다.
와 [[COMBO]]와 같이 리스트 형태의 옵션을 제공하는 특수 타입이 존재한다.
- **텐서 및 멀티미디어 데이터 구조**: [[IMAGE]], [[LATENT]], [[AUDIO]], [[MASK]] 등 텐서(torch.Tensor) 기반의 복잡한 데이터 구조를 지원한다.
- **커스텀 샘플링 구성 요소**: [[Noise]], [[Sampler]], [[Sigmas]], [[Guider]]와 같이 샘플링 프로세스를 제통어하는 특수 데이터 타입을 포함한다.

## 🧩 추출된 패턴 (Extracted patterns)
- **Strong Typing 패턴**: 노드 간의 연결 시 데이터 타입 불일치를 방지하기 위해 클라이언트 측에서 엄격한 타입 체크를 수행함.
- **계층적 구조화**: 단순 스칼라 값(Python datatypes)부터 복잡한 텐서 구조([[Tensor datatypes]]), 그리고 샘플링 로직을 위한 특수 객체([[Custom Sampling datatypes]])까지 단계별로 데이터 형식을 정의함.
- **확장 가능한 파라미터**: `extra options`를 통해 위젯의 동작(기본값, 최소/최대값, 레이블 등)을 제어하는 추가 키 값을 제공함.

## 📖 세부 내용 (Details

### 1. Comfy Datatypes
- **[[COMBO]]**: 드롭다운 메뉴 위젯을 나타내며, `list[str]`로 정의된다. 첫 번째 옵션이 기본값으로 선택된다.
- **[[Primitive and reroute]]**: 클라이언트 측에만 존재하는 노드로, 고유한 데이터 타입을 가지지 않으나 연결된 노드의 데이터 타입을 그대로 따른다.

### 2. Python Datatypes (INPUT_TYPES 명세)
| 필드 | 타입 | 필수/선택 | 제약·설명 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| [[INT]] | int | 필수(default) | min, max는 선택 사항임 |
| [[FLOAT]] | float | 필수(default) | min, max, step은 선택 사항임 |
| [[STRING]] | str | 필수(default) | - |
| [[BOOLEAN]] | bool | 필수(default) | - |

### 3. Tensor Datatypes
- **[[IMAGE]]**: `torch.Tensor` 형태이며, shape은 `[B, H, W, C]`이다. (B: 배치, H: 높이, W: 너비, C: 채점/채널)
- **[[LATENT]]**: `dict` 형태이며, `samples` 키에 `torch.Tensor` (`[B, C, H, W]`)를 포함한다. 크기는 이미지의 1/8이다.
- **[[MASK]]**: `torch.Tensor` 형태로, shape은 `[H, W]` 또는 `[B, C, H, W]`이다.
- **[[AUDIO]]**: `dict` 형태이며, `waveform` 키(`[B, C, T]`)와 `sample_rate` 키를 포함한다.

### 4. Custom Sampling Datatypes
- **[[Noise]]**: 노스 소스를 나타내며, `generate_noise` 메서드와 `seed` 속성을 가진 Python 객체로 표현된다.
- **[[Sampler]]**: `sample` 메서드를 제공하는 Python 객체이다.
- **[[Sigmas]]**: 스케줄러에 의해 생성된 샘플링 단계별 시그마 값으로, 1차원 텐서 형태이다.
- **[[Guider]]**: 프롬프트 등에 의한 컨디셔닝을 담당하며, `__call__` 메서드를 통해 노이즈 예측값을 반환한다.

### 5. Additional Parameters (Extra Options)
| Key | Description |
| :--- | :--- |
| default | 위젯의 기본값 |
| min | 숫자(FLOAT/INT)의 최소값 |
| max | 숫자(FLOAT/INT)의 최대값 |
| step | 위젯의 증감 수치 |
| label_on | BOOL이 True일 때 UI에 표시될 레이블 (BOOL) |
| label_off | BOOL이 False일 때 UI에 표시될 레이블 (BOOL) |
| defaultInput | 지원되는 위젯 대신 입력 소켓으로 사용하도록 설정 |
| forceInput | defaultInput을 적용하며, 위젯으로의 변환을 방지함 |
| multiline | 멀티라인 텍ext 박스 사용 (STRING) |
| placeholder | UI가 비어있을 때 표시될 자리표시자 텍text (STRING) |
| dynamicPrompts | 프론트엔드에서 다이내믹 프롬프트를 평가하도록 유도 |
| lazy | 해당 입력에 지연 평가(Lazy Evaluation)를 사용함을 선언 |
| rawLink | 평가된 값 대신 노드 ID와 인덱스 링크(`["nodeId", index]`)를 수신 |

## ⚖️ 모동 및 업데이트 (Contradictions & updates)
- **업데이트**: `Model datatypes` 섹션에서 [[MODEL]], [[CLIP]], [[VAE]], [[CONDITIONING]]은 기술적인 내용이므로 현재 가이드의 범위 외에 있다고 명시함.

## 🛠️ 적용 사례 (Applied in summary)
- **위젯 커스터마이징**: `extra options` 키를 사용하여 사용자 정의 위젯을 생성하거나 기존 위젯(STRING, INT 등)의 동작(멀티라인, 레이블 지정 등)을 제어할 수 있음.
- **데이터 흐름 제어**: `rawLink`를 통해 노드 확장 시 평가된 값이 아닌 직접적인 연결 링크를 전달받아 활용 가능함.

## ✅ 검증 상태 및 신뢰도
- **상태:** draft
- **검증 단계:** conceptual
- **출처 신뢰도:** B (Primary Source — 웹사이트 본문 직접 추출)
- **중복 검사 결과:** 신규 생성 (New discovery)

## 🔗 관련 문서 링크 (Related document links)
- [[INT]] - 정수형 데이터 타입 정의 및 제약 사항 설명.
- [[LATENT]] - 잠재 공간(Latent Space) 데이터의 구조와 특징 설명.
- [[IMAGE]] - 이미지 텐서의 차원과 채널 구성 정보 제공.
- [[Custom Sampling datatypes]] - 샘플링 프로세스에 특화된 데이터 타입 그룹.
- [[Additional Parameters]] - 위젯 및 입력 정의 시 사용되는 확장 파라미터 모음.

## 📝 변경 이력 (Change history)
- 2026-05-20: Astra /wikify 로 https://docs.comfy.org/custom-nodes/backend/datatypes 본문에서 초안 생성.