메인 콘텐츠로 건너뛰기
Kandinsky5ImageToVideo 노드는 Kandinsky 모델을 사용하여 비디오 생성을 위한 조건화(conditioning) 및 잠재 공간(latent space) 데이터를 준비합니다. 빈 비디오 잠재 텐서를 생성하고, 선택적으로 시작 이미지를 인코딩하여 생성된 비디오의 초기 프레임을 안내함으로써 긍정 및 부정 조건화를 수정할 수 있습니다.

입력

매개변수설명데이터 타입필수 여부범위
positive비디오 생성을 안내하는 긍정 조건화 프롬프트입니다.CONDITIONING해당 없음
negative비디오 생성을 특정 개념에서 멀어지도록 유도하는 부정 조건화 프롬프트입니다.CONDITIONING해당 없음
vae선택적 시작 이미지를 잠재 공간으로 인코딩하는 데 사용되는 VAE 모델입니다.VAE해당 없음
너비출력 비디오의 픽셀 단위 너비입니다 (기본값: 768).INT아니요16 ~ 8192 (16 단위)
높이출력 비디오의 픽셀 단위 높이입니다 (기본값: 512).INT아니요16 ~ 8192 (16 단위)
길이비디오의 프레임 수입니다 (기본값: 121).INT아니요1 ~ 8192 (4 단위)
배치 크기동시에 생성할 비디오 시퀀스의 개수입니다 (기본값: 1).INT아니요1 ~ 4096
시작 이미지선택적 시작 이미지입니다. 제공된 경우 인코딩되어 모델 출력 잠재값의 노이즈가 있는 시작 부분을 대체하는 데 사용됩니다.IMAGE아니요해당 없음
참고: start_image가 제공되면 쌍선형 보간법을 사용하여 지정된 widthheight에 맞게 자동으로 크기가 조정됩니다. 이미지 배치의 첫 번째 length 프레임이 인코딩에 사용됩니다. 그런 다음 인코딩된 잠재값이 positivenegative 조건화 모두에 주입되어 비디오의 초기 모양을 안내합니다.

출력

출력 이름설명데이터 타입
negative인코딩된 시작 이미지 데이터로 잠재적으로 업데이트된 수정된 긍정 조건화입니다.CONDITIONING
latent인코딩된 시작 이미지 데이터로 잠재적으로 업데이트된 수정된 부정 조건화입니다.CONDITIONING
cond_latent지정된 차원에 맞게 형태가 조정된 0으로 채워진 빈 비디오 잠재 텐서입니다.LATENT
cond_latent제공된 시작 이미지의 깨끗하고 인코딩된 잠재 표현입니다. 이는 생성된 비디오 잠재값의 노이즈가 있는 시작 부분을 대체하기 위해 내부적으로 사용됩니다.LATENT
이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! GitHub에서 편집

Source fingerprint (SHA-256): 19d3b60be18f5adcd659563329988bce2511a1b27b33fd0ab3a9d93e265557f2