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# WanUni3CControlnetApply - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Complete documentation for the WanUni3CControlnetApply node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.

## 概要

このノードは、レンダリングされたガイダンス動画（例：ワープされた点群レンダリング）を使用して、Uni3C ControlNet を Wan ビデオ拡散モデルに適用し、モデルの出力に影響を与えます。特定のブロックレイヤーに制御信号を注入することで、ビデオ生成中にカメラ軌道に基づくガイダンスを可能にします。

## 入力

| パラメータ     | 説明                                                                                | データ型         | 必須 | 範囲                        |
| --------- | --------------------------------------------------------------------------------- | ------------ | -- | ------------------------- |
| `モデル`     | パッチを適用するWan拡散モデル。                                                                 | MODEL        | はい | –                         |
| `モデルパッチ`  | Uni3C ControlNet パッチ（`comfy.ldm.wan.uni3c.WanUni3CControlnet` のインスタンスである必要があります）。 | MODEL\_PATCH | はい | –                         |
| `vae`     | ガイダンス動画を潜在表現にエンコードするために使用するVAE。                                                   | VAE          | はい | –                         |
| `レンダービデオ` | カメラ軌道からレンダリングされたガイダンス動画。最も一般的には、入力画像のワープされた点群レンダリングです。                            | IMAGE        | はい | –                         |
| `強度`      | 適用される制御信号の強さ。                                                                     | FLOAT        | はい | -10.0 から 10.0（デフォルト: 1.0） |
| `開始パーセント` | 制御が開始されるノイズ除去プロセスの割合。                                                             | FLOAT        | はい | 0.0 から 1.0（デフォルト: 0.0）    |
| `終了パーセント` | 制御が終了するノイズ除去プロセスの割合。                                                              | FLOAT        | はい | 0.0 から 1.0（デフォルト: 1.0）    |

**注記:**

* `model_patch` は Uni3C ControlNet である必要があります。そうでない場合、ノードはエラーを発生させます。
* ControlNet の内部次元は Wan モデルの次元と一致している必要があります。異なる場合はエラーが発生します。
* `render_video` 入力画像は RGB 形式であることが期待されます（最初の3チャンネルのみが使用されます）。

## 出力

| 出力名     | 説明                                    | データ型  |
| ------- | ------------------------------------- | ----- |
| `MODEL` | Uni3C ControlNet が適用された、パッチ済みのWanモデル。 | MODEL |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `f69253f06aba9208778f713ad36e9995f53a15d2e61243b853b9ac9131637371`