Kandinsky5ImageToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation

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

매개변수	설명	데이터 타입	필수 여부	범위
`positive`	비디오 생성을 안내하는 긍정 조건화 프롬프트입니다.	CONDITIONING	예	해당 없음
`negative`	비디오 생성을 특정 개념에서 멀어지도록 유도하는 부정 조건화 프롬프트입니다.	CONDITIONING	예	해당 없음
`vae`	선택적 시작 이미지를 잠재 공간으로 인코딩하는 데 사용되는 VAE 모델입니다.	VAE	예	해당 없음
`너비`	출력 비디오의 픽셀 단위 너비입니다 (기본값: 768).	INT	아니요	16 ~ 8192 (16 단위)
`높이`	출력 비디오의 픽셀 단위 높이입니다 (기본값: 512).	INT	아니요	16 ~ 8192 (16 단위)
`길이`	비디오의 프레임 수입니다 (기본값: 121).	INT	아니요	1 ~ 8192 (4 단위)
`배치 크기`	동시에 생성할 비디오 시퀀스의 개수입니다 (기본값: 1).	INT	아니요	1 ~ 4096
`시작 이미지`	선택적 시작 이미지입니다. 제공된 경우 인코딩되어 모델 출력 잠재값의 노이즈가 있는 시작 부분을 대체하는 데 사용됩니다.	IMAGE	아니요	해당 없음

참고: start_image가 제공되면 쌍선형 보간법을 사용하여 지정된 width 및 height에 맞게 자동으로 크기가 조정됩니다. 이미지 배치의 첫 번째 length 프레임이 인코딩에 사용됩니다. 그런 다음 인코딩된 잠재값이 positive 및 negative 조건화 모두에 주입되어 비디오의 초기 모양을 안내합니다.

출력

출력 이름	설명	데이터 타입
`positive`	인코딩된 시작 이미지 데이터로 잠재적으로 업데이트된 수정된 긍정 조건화입니다.	CONDITIONING
`negative`	인코딩된 시작 이미지 데이터로 잠재적으로 업데이트된 수정된 부정 조건화입니다.	CONDITIONING
`latent`	지정된 차원에 맞게 형태가 조정된 0으로 채워진 빈 비디오 잠재 텐서입니다.	LATENT
`cond_latent`	제공된 시작 이미지의 깨끗하고 인코딩된 잠재 표현입니다. 이는 생성된 비디오 잠재값의 노이즈가 있는 시작 부분을 대체하기 위해 내부적으로 사용됩니다.	LATENT

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