内置节点参考

VOIDInpaintConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation

Complete documentation for the VOIDInpaintConditioning node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.

VOIDInpaintConditioning 节点用于准备 CogVideoX 模型进行修复所需的 conditioning 数据。它接收源视频和预处理后的四重遮罩(quadmask),通过 VAE 对其进行编码,并将其组合成一个 32 通道的 conditioning 信号,供模型用于填充遮罩区域。

输入

参数 描述 数据类型 是否必填 范围
positive 需要添加修复潜在信息的正向 conditioning CONDITIONING -
negative 需要添加修复潜在信息的负向 conditioning CONDITIONING -
vae 用于将遮罩和遮罩视频编码到潜在空间的 VAE 模型 VAE -
video 源视频帧 [T, H, W, 3] IMAGE -
quadmask 来自 VOIDQuadmaskPreprocess 的预处理四重遮罩 [T, H, W] MASK -
width 视频和遮罩调整到的宽度(默认值:672) INT 16 至 MAX_RESOLUTION(步长:8)
height 视频和遮罩调整到的高度(默认值:384) INT 16 至 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——导致 latent_t 为奇数的长度将向下取整(例如 49 → 45)(默认值:45) INT 1 至 MAX_RESOLUTION(步长:1)
batch_size 输出噪声潜在变量的批次大小(默认值:1) INT 1 至 64

输出

输出名称 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

本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议,欢迎贡献! 在 GitHub 上编辑


Source fingerprint (SHA-256): a1fe36376d7930286c7a288f261dcf2961d6b13cc412d1a0d42af8a4f9ebeeaf

官方原文

本页来自 Comfy-Org 官方中文文档的固定版本,并转换为 xueai 静态页面。内容以官方持续更新的页面为准。

内容授权与修改

官方文档采用 GPL-3.0。本站保留许可证、固定提交号和修改说明,不代表 ComfyUI 或 Comfy-Org 对本站背书。

GPL-3.0来源和修改说明