> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.comfy.org/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Trellis2Conditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Trellis2Conditioning 将输入图像转换为 TRELLIS.2 模型的条件数据。

Trellis2Conditioning 将输入图像转换为 TRELLIS.2 模型的条件数据。它使用 CLIP 视觉模型将图像编码为两组特征（512 和 1024 尺度），并将其打包为正条件对，同时创建匹配的零填充负条件对，作为空参考。

## 输入

| 参数                  | 描述                                                       | 数据类型         | 是否必需 | 范围              |
| ------------------- | -------------------------------------------------------- | ------------ | ---- | --------------- |
| `clip_vision_model` | 用于将图像编码为条件特征的 CLIP 视觉模型。                                 | CLIP\_VISION | 是    | 任何可用的 CLIP 视觉模型 |
| `图像`                | 来自 ImageCropToMask 的预处理图像（TRELLIS.2 使用 pad\_factor=1.0）。 | IMAGE        | 是    | 任意图像            |

## 输出

| 输出名称 | 描述                                                | 数据类型         |
| ---- | ------------------------------------------------- | ------------ |
| `正向` | 包含 512 和 1024 尺度下编码图像特征的条件数据，用作 TRELLIS.2 模型的正条件。 | CONDITIONING |
| `负向` | 与正条件形状相同的零填充条件数据，用作空的负参考。                         | CONDITIONING |

> 本文档由 AI 生成。如果您发现任何错误或有改进建议，欢迎贡献！ [在 GitHub 上编辑](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/Trellis2Conditioning/zh.md)

***

**Source fingerprint (SHA-256):** `467698e58558ceca9ac633d63aacf360a1eb674ac4ebd47de7423f85e62c0fe6`