Ventanas de Contexto LTXV - ComfyUI Built-in Node Documentation

Este nodo establece ventanas de contexto para modelos similares a LTXV durante el muestreo. Divide la generación en ventanas superpuestas para ayudar a gestionar el uso de memoria y mejorar la coherencia temporal.

Entradas

Parámetro	Descripción	Tipo de datos	Obligatorio	Rango
`model`	El modelo al que se aplicarán ventanas de contexto durante el muestreo.	MODEL	Sí	-
`context_length`	La longitud de la ventana de contexto en fotogramas reales. Debe ser 8*n + 1. (predeterminado: 145)	INT	Sí	Mínimo: 1 Máximo: nodes.MAX_RESOLUTION Paso: 8
`context_overlap`	La superposición de la ventana de contexto en fotogramas reales. (predeterminado: 40)	INT	Sí	Mínimo: 0 Paso: 8
`context_schedule`	Algoritmo de programación dependiente del paso para ventanas de contexto. (predeterminado: “UNIFORM_STANDARD”)	COMBO	Sí	`"STATIC_STANDARD"` `"UNIFORM_STANDARD"` `"UNIFORM_LOOPED"` `"BATCHED"`
`context_stride`	El stride de la ventana de contexto; solo se aplica a programaciones uniformes. (predeterminado: 1)	INT	Sí	Mínimo: 1
`closed_loop`	Indica si se debe cerrar el bucle de ventanas de contexto; solo se aplica a programaciones en bucle. (predeterminado: False)	BOOLEAN	Sí	True False
`fuse_method`	El método que se utilizará para fusionar las ventanas de contexto. Las opciones disponibles están definidas por `ContextFuseMethods.LIST_STATIC`. (predeterminado: “PYRAMID”)	COMBO	Sí	Definido por `ContextFuseMethods.LIST_STATIC`
`freenoise`	Indica si se debe aplicar el barajado de ruido de FreeNoise; mejora la combinación de ventanas. (predeterminado: True)	BOOLEAN	Sí	True False
`retain_first_frame`	Conservar el primer fotograma latente en cada ventana de contexto (puede ayudar a conservar la referencia inicial). (predeterminado: False)	BOOLEAN	Sí	True False
`split_conds_to_windows`	Indica si se deben dividir múltiples condicionamientos (creados por ConditionCombine) en cada ventana según el índice de región. (predeterminado: False)	BOOLEAN	Sí	True False

Nota: El valor de context_length se proporciona en fotogramas reales y se convierte internamente a fotogramas latentes mediante la fórmula ((context_length - 1) // 8) + 1, con un mínimo de 1. El valor de context_overlap también se proporciona en fotogramas reales y se convierte a fotogramas latentes mediante división entera entre 8, con un mínimo de 0. La descripción emergente de context_length indica que debe seguir el patrón 8*n + 1.

Salidas

Nombre de salida	Descripción	Tipo de datos
`MODEL`	El modelo con ventanas de contexto aplicadas para el muestreo.	MODEL

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Source fingerprint (SHA-256): 148649d0a938e08c932a163f5d7614332626fba37b8f79db7f92bbcf422e692f

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