입력
참고:
vae_conditioning latent는 Comfy 채널 우선 레이아웃(B, C, T, H, W)의 5차원 텐서여야 하며, 여기서 C는 예상되는 SeedVR2 VAE 채널 수입니다. latent가 5차원이 아니거나, 채널 수가 일치하지 않거나, 텐서가 채널 마지막 레이아웃인 것으로 보이면 노드는 오류를 발생시킵니다. model 입력은 예상되는 SeedVR2 구조를 가져야 하며, 노드는 내부 diffusion 모델을 확인하고 해당 긍정 및 부정 컨디셔닝을 읽습니다. 내부적으로 노드는 latent에 상수 마스크 채널을 추가하고, 결과 컨디셔닝을 positive 및 negative 컨디셔닝 출력 모두에 연결합니다.
출력
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