内置节点参考

WanSCAILToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation

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

WanSCAILToVideo 节点用于为视频生成准备 conditioning 和空潜在空间。它会处理参考图像、姿态视频和 CLIP 视觉输出等可选输入,并将它们嵌入到视频模型的正负 conditioning 中。该节点输出修改后的 conditioning 以及指定视频尺寸的空白潜在张量。

输入

参数 描述 数据类型 是否必需 范围
正向 正 conditioning 输入。 CONDITIONING -
负向 负 conditioning 输入。 CONDITIONING -
vae 用于编码图像和视频帧的 VAE 模型。 VAE -
宽度 输出视频的宽度(像素),默认值:512。必须能被 8 整除。 INT 32 至 MAX_RESOLUTION
高度 输出视频的高度(像素),默认值:896。必须能被 8 整除。 INT 32 至 MAX_RESOLUTION
长度 视频的帧数,默认值:81。必须能被 4 整除。 INT 1 至 MAX_RESOLUTION
批量大小 每批生成的视频数量,默认值:1。 INT 1 至 4096
clip视觉输出 可选的 CLIP 视觉输出,用于 conditioning。 CLIP_VISION_OUTPUT -
参考图像 可选的参考图像,用于 conditioning。 IMAGE -
姿态视频 用于姿态 conditioning 的视频。将被缩小至主视频分辨率的一半。 IMAGE -
姿态强度 姿态潜在向量的强度,默认值:1.0。 FLOAT 0.0 至 10.0
姿态起始步 开始使用姿态 conditioning 的步骤,默认值:0.0。 FLOAT 0.0 至 1.0
姿态结束步 结束使用姿态 conditioning 的步骤,默认值:1.0。 FLOAT 0.0 至 1.0

注意: pose_video 输入仅处理前 length 帧。reference_image 仅处理批次中的第一张图像。当提供了 reference_image 时,负 conditioning 会使用相同尺寸的零填充潜在向量。当提供了 clip_vision_output 时,它会同时应用于正 conditioning 和负 conditioning。

输出

输出名称 描述 数据类型
正向 修改后的正 conditioning,可能包含嵌入的参考图像潜在向量、CLIP 视觉输出或姿态视频潜在向量。 CONDITIONING
负向 修改后的负 conditioning,可能包含嵌入的参考图像潜在向量、CLIP 视觉输出或姿态视频潜在向量。 CONDITIONING
latent 形状为 [batch_size, 16, ((length - 1) // 4) + 1, height // 8, width // 8] 的空潜在张量。 LATENT

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