VOIDInpaintConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation - ComfyUI

VOIDInpaintConditioning 节点用于准备使用 CogVideoX 模型进行修复（inpainting）所需的 conditioning 数据。它接收源视频和预处理后的 quadmask，通过 VAE 编码，并将它们组合成一个 32 通道的 conditioning 信号（16 通道来自 mask，16 通道来自 masked video），模型使用该信号来填充遮罩区域。

输入

参数	描述	数据类型	必需	范围
`positive`	要添加修复潜在信息的正向 conditioning	CONDITIONING	是	-
`negative`	要添加修复潜在信息的负向 conditioning	CONDITIONING	是	-
`vae`	用于将 mask 和 masked video 编码到潜在空间的 VAE 模型	VAE	是	-
`video`	源视频帧 [T, H, W, 3]	IMAGE	是	-
`quadmask`	来自 VOIDQuadmaskPreprocess 的预处理 quadmask [T, H, W]	MASK	是	-
`width`	视频和 mask 调整到的宽度（默认值：672）	INT	是	16 到 MAX_RESOLUTION（步长：8）
`height`	视频和 mask 调整到的高度（默认值：384）	INT	是	16 到 MAX_RESOLUTION（步长：8）
`length`	要处理的像素帧数。对于 CogVideoX-Fun-V1.5（patch_size_t=2），latent_t 必须为偶数——产生奇数 latent_t 的长度会向下取整（例如 49 → 45）（默认值：45）	INT	是	1 到 MAX_RESOLUTION（步长：1）
`batch_size`	输出噪声 latent 的批大小（默认值：1）	INT	是	1 到 64

输出

输出名	描述	数据类型
`positive`	已添加修复潜在信息的正向 conditioning	CONDITIONING
`negative`	已添加修复潜在信息的负向 conditioning	CONDITIONING
`latent`	形状为 [batch_size, 16, latent_t, latent_h, latent_w] 的零填充噪声潜在张量	LATENT

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