StableZero123_Conditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation - ComfyUI

StableZero123_Conditioning ノードは、入力画像とカメラ角度を処理して、3D モデル生成用のコンディショニングデータと潜在表現を生成します。CLIP vision モデルを使用して画像特徴をエンコードし、仰角と方位角に基づくカメラ埋め込み情報と組み合わせ、下流の 3D 生成タスク向けに positive と negative のコンディショニング、および潜在表現を出力します。

入力

パラメータ	説明	データ型	必須	範囲
`クリップビジョン`	画像特徴のエンコードに使用する CLIP vision モデル	CLIP_VISION	はい	-
`初期画像`	処理およびエンコード対象となる入力画像	IMAGE	はい	-
`vae`	ピクセルを潜在空間へエンコードするために使用する VAE モデル	VAE	はい	-
`幅`	潜在表現の出力幅（デフォルト: 256、ステップ: 8）	INT	はい	16 ～ MAX_RESOLUTION
`高さ`	潜在表現の出力高さ（デフォルト: 256、ステップ: 8）	INT	はい	16 ～ MAX_RESOLUTION
`バッチサイズ`	バッチ内で生成するサンプル数（デフォルト: 1）	INT	はい	1 ～ 4096
`高度`	カメラの仰角（度単位、デフォルト: 0.0、ステップ: 0.1）	FLOAT	はい	-180.0 ～ 180.0
`方位角`	カメラの方位角（度単位、デフォルト: 0.0、ステップ: 0.1）	FLOAT	はい	-180.0 ～ 180.0

注記: width と height パラメータはステップ 8 を使用するため、値は 8 刻みで設定されます。ノードはこれらを 8 で割って潜在表現の次元を決定します。画像は VAE エンコード前に、中心クロップを伴う双線形アップスケーリングによって指定された width と height に再スケーリングされます。

出力

出力名	説明	データ型
`positive`	画像特徴とカメラ埋め込みを組み合わせた positive コンディショニングデータ。連結する潜在表現として、VAE でエンコードされた入力画像を含みます	CONDITIONING
`negative`	ゼロで初期化された特徴とゼロで初期化された潜在表現を持つ negative コンディショニングデータ	CONDITIONING
`latent`	次元 [batch_size, 4, height//8, width//8] を持つゼロで初期化された潜在表現	LATENT

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Source fingerprint (SHA-256): a694610c9f22fe0dab3ae02f4aabb33e3de8e5031c82dff5e8ba232c098f4a1d