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# Trellis2Conditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Trellis2Conditioning은 입력 이미지를 TRELLIS.2 모델용 컨디셔닝 데이터로 변환합니다.

Trellis2Conditioning은 입력 이미지를 TRELLIS.2 모델용 컨디셔닝 데이터로 변환합니다. CLIP 비전 모델을 사용하여 이미지를 512 및 1024 스케일의 두 특징 세트로 인코딩하고 이를 긍정 컨디셔닝 쌍으로 패키징합니다. 또한 빈 참조 역할을 하는, 긍정 컨디셔닝과 동일한 형태의 0으로 채워진 부정 컨디셔닝 쌍도 생성합니다.

## 입력

| 매개변수                | 설명                                                            | 데이터 타입       | 필수 여부 | 범위                   |
| ------------------- | ------------------------------------------------------------- | ------------ | ----- | -------------------- |
| `clip_vision_model` | 이미지를 컨디셔닝 특징으로 인코딩하는 데 사용되는 CLIP 비전 모델입니다.                    | CLIP\_VISION | 예     | 사용 가능한 모든 CLIP 비전 모델 |
| `이미지`               | ImageCropToMask에서 전처리된 이미지입니다(TRELLIS.2의 경우 pad\_factor=1.0). | IMAGE        | 예     | 모든 이미지               |

## 출력

| 출력 이름 | 설명                                                                       | 데이터 타입       |
| ----- | ------------------------------------------------------------------------ | ------------ |
| `긍정`  | 512 및 1024 스케일의 인코딩된 이미지 특징을 포함하는 컨디셔닝으로, TRELLIS.2 모델의 긍정 컨디셔닝으로 사용됩니다. | CONDITIONING |
| `부정`  | 긍정 컨디셔닝과 동일한 형태의 0으로 채워진 컨디셔닝으로, 빈 부정 참조로 사용됩니다.                         | CONDITIONING |

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