Trellis2Conditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation - ComfyUI

Trellis2Conditioning は、入力画像を TRELLIS.2 モデル用のコンディショニングデータに変換します。CLIP ビジョンモデルを使用して、画像を 2 セットの特徴量（512 スケールと 1024 スケール）にエンコードし、それらをポジティブコンディショニングペアとしてパッケージ化します。同時に、空の参照として機能する、対応するゼロ埋めのネガティブコンディショニングペアも作成します。

入力

パラメータ	説明	データ型	必須	範囲
`clip_vision_model`	画像をコンディショニング特徴量にエンコードするために使用される CLIP ビジョンモデルです。	CLIP_VISION	はい	利用可能な任意の CLIP ビジョンモデル
`画像`	ImageCropToMask から出力される前処理済み画像（TRELLIS.2 では pad_factor=1.0）です。	IMAGE	はい	任意の画像

出力

出力名	説明	データ型
`ポジティブ`	512 スケールと 1024 スケールでエンコードされた画像特徴量を含むコンディショニングで、TRELLIS.2 モデルのポジティブコンディショニングとして使用されます。	CONDITIONING
`ネガティブ`	ポジティブコンディショニングと同じ形状を持つゼロ埋めのコンディショニングで、空のネガティブ参照として使用されます。	CONDITIONING

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): 467698e58558ceca9ac633d63aacf360a1eb674ac4ebd47de7423f85e62c0fe6