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此文档由 AI 生成。如发现任何错误或有改进建议,欢迎随时贡献!在 GitHub 上编辑 HunyuanImageToVideo 节点使用 Hunyuan 视频模型将图像转换为视频潜在表示。它接收条件化输入和可选的起始图像,生成可供视频生成模型进一步处理的视频潜在变量。该节点支持不同的引导类型,用于控制起始图像对视频生成过程的影响。

输入

参数描述数据类型是否必填范围
正向用于引导视频生成的正面条件化输入CONDITIONING-
vae用于将图像编码到潜在空间的 VAE 模型VAE-
宽度输出视频的宽度(像素)(默认值:848,步长:16)INT16 至 MAX_RESOLUTION
高度输出视频的高度(像素)(默认值:480,步长:16)INT16 至 MAX_RESOLUTION
长度输出视频的帧数(默认值:53,步长:4)INT1 至 MAX_RESOLUTION
批量大小同时生成的视频数量(默认值:1)INT1 至 4096
指导类型将起始图像融入视频生成的方法(默认值:“v1 (concat)“)COMBO”v1 (concat)"
"v2 (replace)"
"custom”
起始图像用于初始化视频生成的可选起始图像IMAGE-
注意: 当提供 start_image 时,节点会根据所选的 guidance_type 使用不同的引导方法:
  • “v1 (concat)“:将图像潜在变量与视频潜在变量拼接,并应用遮罩将图像融合到视频中
  • “v2 (replace)“:用图像潜在变量替换初始视频帧,并应用噪声遮罩
  • “custom”:将图像用作引导的参考潜在变量

输出

输出名称描述数据类型
Latent当提供 start_image 时,应用了图像引导的修改后正面条件化输入CONDITIONING
latent可供视频生成模型进一步处理的视频潜在表示LATENT
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Source fingerprint (SHA-256): e55e935b7955b28b04014359c544a230c51ee91e21170be1ae4f50705d3e7bba