> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.comfy.org/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Trellis2Conditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation

> 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。

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](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/Trellis2Conditioning/ja.md)

***

**Source fingerprint (SHA-256):** `467698e58558ceca9ac633d63aacf360a1eb674ac4ebd47de7423f85e62c0fe6`