入力
注:
vae_conditioning latent は、Comfy の channel-first レイアウト（B, C, T, H, W）の5次元テンソルである必要があります。ここで C は想定される SeedVR2 VAE チャンネル数です。latent が5次元でない場合、チャンネル数が一致しない場合、またはテンソルが channel-last レイアウトであるように見える場合、ノードはエラーを発生させます。model 入力は想定される SeedVR2 構造を持つ必要があります。ノードはその内部の diffusion model を解決し、その positive および negative conditioning を読み取ります。内部的には、ノードは latent に定数マスクチャンネルを追加し、得られた condition を positive と negative の両方の conditioning 出力に付加します。
出力
このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください！ GitHub で編集
Source fingerprint (SHA-256):
28e508bdd776e2e3f5f2f93bfc29a1a1d1c34a11dbdc7f421d197ddbfa85f0f5