Void

VOIDInpaintConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation

VOIDInpaintConditioning 노드는 CogVideoX 모델로 인페인팅하는 데 필요한 컨디셔닝 데이터를 준비합니다. 이 노드는 소스 비디오와 전처리된 쿼드마스크(quadmask)를 입력으로 받아 VAE를 통해 인코딩한 후, 모델이 마스크된 영역을 채우는 데 사용하는 32채널 컨디셔닝 신호(마스크에서 16채널

VOIDInpaintConditioning 노드는 CogVideoX 모델로 인페인팅하는 데 필요한 컨디셔닝 데이터를 준비합니다. 이 노드는 소스 비디오와 전처리된 쿼드마스크(quadmask)를 입력으로 받아 VAE를 통해 인코딩한 후, 모델이 마스크된 영역을 채우는 데 사용하는 32채널 컨디셔닝 신호(마스크에서 16채널 + 마스크된 비디오에서 16채널)로 결합합니다.

입력

매개변수	설명	데이터 타입	필수	범위
`positive`	인페인팅 잠재 정보로 보강할 포지티브 컨디셔닝	CONDITIONING	예	-
`negative`	인페인팅 잠재 정보로 보강할 네거티브 컨디셔닝	CONDITIONING	예	-
`vae`	마스크와 마스크된 비디오를 잠재 공간으로 인코딩하는 데 사용되는 VAE 모델	VAE	예	-
`video`	소스 비디오 프레임 [T, H, W, 3]	IMAGE	예	-
`quadmask`	VOIDQuadmaskPreprocess에서 전처리된 쿼드마스크 [T, H, W]	MASK	예	-
`width`	비디오와 마스크를 리사이즈할 너비 (기본값: 672)	INT	예	16 to MAX_RESOLUTION (step: 8)
`height`	비디오와 마스크를 리사이즈할 높이 (기본값: 384)	INT	예	16 to MAX_RESOLUTION (step: 8)
`length`	처리할 픽셀 프레임 수. CogVideoX-Fun-V1.5(patch_size_t=2)의 경우 latent_t는 짝수여야 하며, 홀수 latent_t를 생성하는 길이는 내림 처리됩니다(예: 49 → 45). (기본값: 45)	INT	예	1 to MAX_RESOLUTION (step: 1)
`batch_size`	출력 노이즈 잠재 텐서의 배치 크기 (기본값: 1)	INT	예	1 ~ 64

출력

출력 이름	설명	데이터 타입
`positive`	인페인팅 잠재 정보가 추가된 포지티브 컨디셔닝	CONDITIONING
`negative`	인페인팅 잠재 정보가 추가된 네거티브 컨디셔닝	CONDITIONING
`latent`	[batch_size, 16, latent_t, latent_h, latent_w] 모양의 0으로 채워진 노이즈 잠재 텐서	LATENT

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Source fingerprint (SHA-256): 885e462c0f17a3e9610146a05ba3b9c879db0112d3961c95a83f63ba2cd511f1