Documentation Index
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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VOIDInpaintConditioning 节点用于准备 CogVideoX 模型进行修复所需的 conditioning 数据。它接收源视频和预处理后的四重遮罩（quadmask），通过 VAE 对其进行编码，并将其组合成一个 32 通道的 conditioning 信号，供模型用于填充遮罩区域。
输入
| 参数 | 数据类型 | 是否必填 | 范围 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
positive | CONDITIONING | 是 | - | 需要添加修复潜在信息的正向 conditioning |
negative | CONDITIONING | 是 | - | 需要添加修复潜在信息的负向 conditioning |
vae | VAE | 是 | - | 用于将遮罩和遮罩视频编码到潜在空间的 VAE 模型 |
video | IMAGE | 是 | - | 源视频帧 [T, H, W, 3] |
quadmask | MASK | 是 | - | 来自 VOIDQuadmaskPreprocess 的预处理四重遮罩 [T, H, W] |
width | INT | 是 | 16 至 MAX_RESOLUTION（步长：8） | 视频和遮罩调整到的宽度（默认值：672） |
height | INT | 是 | 16 至 MAX_RESOLUTION（步长：8） | 视频和遮罩调整到的高度（默认值：384） |
length | INT | 是 | 1 至 MAX_RESOLUTION（步长：1） | 要处理的像素帧数。对于 CogVideoX-Fun-V1.5（patch_size_t=2），latent_t 必须为偶数——导致 latent_t 为奇数的长度将向下取整（例如 49 → 45）（默认值：45） |
batch_size | INT | 是 | 1 至 64 | 输出噪声潜在变量的批次大小（默认值：1） |
输出
| 输出名称 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
negative | CONDITIONING | 已添加修复潜在信息的正向 conditioning |
latent | CONDITIONING | 已添加修复潜在信息的负向 conditioning |
latent | LATENT | 形状为 [batch_size, 16, latent_t, latent_h, latent_w] 的零填充噪声潜在张量 |
Source fingerprint (SHA-256):
a1fe36376d7930286c7a288f261dcf2961d6b13cc412d1a0d42af8a4f9ebeeaf