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VOIDInpaintConditioning 노드는 CogVideoX 모델을 사용한 인페인팅에 필요한 컨디셔닝 데이터를 준비합니다. 소스 비디오와 전처리된 quadmask를 입력으로 받아 VAE를 통해 인코딩하고, 이를 모델이 마스킹된 영역을 채우는 데 사용하는 32채널 컨디셔닝 신호(마스크에서 온 16채널 + 마스킹된 비
| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 | 범위 |
|---|---|---|---|---|
positive | 인페인팅 잠재 정보로 증강될 긍정 컨디셔닝 | CONDITIONING | 예 | - |
negative | 인페인팅 잠재 정보로 증강될 부정 컨디셔닝 | CONDITIONING | 예 | - |
vae | 마스크와 마스킹된 비디오를 잠재 공간으로 인코딩하는 데 사용되는 VAE 모델 | VAE | 예 | - |
video | 소스 비디오 프레임 [T, H, W, 3] | IMAGE | 예 | - |
quadmask | VOIDQuadmaskPreprocess에서 전처리된 quadmask [T, H, W] | MASK | 예 | - |
width | 비디오와 마스크의 크기를 조정할 너비 (기본값: 672) | INT | 예 | 16 to MAX_RESOLUTION (단계: 8) |
height | 비디오와 마스크의 크기를 조정할 높이 (기본값: 384) | INT | 예 | 16 to MAX_RESOLUTION (단계: 8) |
length | 처리할 픽셀 프레임 수입니다. CogVideoX-Fun-V1.5(patch_size_t=2)의 경우 latent_t가 짝수여야 합니다. 홀수 latent_t를 생성하는 length는 내림 처리됩니다(예: 49 → 45). (기본값: 45) | INT | 예 | 1 to MAX_RESOLUTION (단계: 1) |
batch_size | 출력 노이즈 잠재의 배치 크기 (기본값: 1) | INT | 예 | 1 ~ 64 |
patch_size_t=2를 사용하므로 인코딩된 잠재의 시간 차원이 짝수여야 합니다. length가 홀수 latent_t를 생성하는 경우, 노드는 자동으로 가장 가까운 유효한 값으로 내림하고 경고를 기록합니다. 홀수 latent_t를 사용하면 순환 패딩을 통해 마지막 프레임이 손상되며, 이로 인해 디코딩된 비디오 끝 부분에서 눈에 띄는 지터나 사라지는 피사체가 발생할 수 있습니다.
| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
|---|---|---|
positive | 인페인팅 잠재 정보가 추가된 긍정 컨디셔닝 | CONDITIONING |
negative | 인페인팅 잠재 정보가 추가된 부정 컨디셔닝 | CONDITIONING |
latent | 형상이 [batch_size, 16, latent_t, latent_h, latent_w]인 0으로 채워진 노이즈 잠재 텐서 | LATENT |
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