Wan FunInpaint a video - ComfyUI Built-in Node Documentation
El nodo WanFunInpaintToVideo prepara los datos de condicionamiento y latentes para la generación de video con estilo de inpainting
El nodo WanFunInpaintToVideo prepara los datos de condicionamiento y latentes para la generación de video con estilo de inpainting, utilizando una imagen inicial y una imagen final opcionales para guiar el resultado. Funciona pasando el condicionamiento, el VAE y los fotogramas de imagen proporcionados a través de la misma lógica que se usa para la generación de video con primer y último fotograma, y devuelve el condicionamiento actualizado junto con un latente vacío para el muestreo.
Entradas
Parámetro
Descripción
Tipo de datos
Obligatorio
Rango
positivo
Prompts de condicionamiento positivo para la generación de video
CONDITIONING
Sí
-
negativo
Prompts de condicionamiento negativo que se deben evitar en la generación de video
CONDITIONING
Sí
-
vae
Modelo VAE utilizado para codificar y decodificar los fotogramas de video
VAE
Sí
-
ancho
Ancho del video de salida en píxeles (predeterminado: 832, paso: 16)
INT
Sí
16 a MAX_RESOLUTION
alto
Altura del video de salida en píxeles (predeterminado: 480, paso: 16)
INT
Sí
16 a MAX_RESOLUTION
longitud
Número de fotogramas en la secuencia de video (predeterminado: 81, paso: 4)
INT
Sí
1 a MAX_RESOLUTION
tamaño_de_lote
Número de videos a generar en un lote (predeterminado: 1)
INT
Sí
1 a 4096
clip_vision_output
Salida de visión CLIP opcional utilizada como condicionamiento para la imagen inicial
CLIP_VISION_OUTPUT
No
-
imagen_inicial
Imagen del fotograma inicial opcional para la generación de video
IMAGE
No
-
imagen_final
Imagen del fotograma final opcional para la generación de video
IMAGE
No
-
Salidas
Nombre de salida
Descripción
Tipo de datos
positive
Salida de condicionamiento positivo procesada
CONDITIONING
negative
Salida de condicionamiento negativo procesada
CONDITIONING
latent
Representación latente del video generado
LATENT
Esta documentación fue generada por IA. Si encuentra algún error o tiene sugerencias de mejora, ¡no dude en contribuir! Editar en GitHub