WanMoveTrackToVideo - ComfyUI Built-in Node Documentation

WanMoveTrackToVideo 노드는 선택적 모션 트래킹 정보를 통합하여 비디오 생성을 위한 컨디셔닝 및 잠재 공간 데이터를 준비합니다. 시작 이미지 시퀀스를 잠재 표현으로 인코딩하고 객체 트랙의 위치 데이터를 혼합하여 생성된 비디오의 모션을 안내할 수 있습니다. 이 노드는 수정된 positive 및 negative

WanMoveTrackToVideo 노드는 선택적 모션 트래킹 정보를 통합하여 비디오 생성을 위한 컨디셔닝 및 잠재 공간 데이터를 준비합니다. 시작 이미지 시퀀스를 잠재 표현으로 인코딩하고 객체 트랙의 위치 데이터를 혼합하여 생성된 비디오의 모션을 안내할 수 있습니다. 이 노드는 수정된 positive 및 negative 컨디셔닝과 비디오 모델에 사용할 준비가 된 빈 잠재 텐서를 출력합니다.

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입력

매개변수	설명	데이터 타입	필수	범위
positive	수정할 positive 컨디셔닝 입력입니다.	CONDITIONING	예	-
negative	수정할 negative 컨디셔닝 입력입니다.	CONDITIONING	예	-
vae	시작 이미지를 잠재 공간으로 인코딩하는 데 사용되는 VAE 모델입니다.	VAE	예	-
트랙	객체 경로를 포함하는 선택적 모션 트래킹 데이터입니다.	TRACKS	아니오	-
강도	트랙 컨디셔닝의 강도입니다. (기본값: 1.0)	FLOAT	예	0.0 - 100.0
너비	출력 비디오의 너비입니다. 16으로 나누어 떨어져야 합니다. (기본값: 832)	INT	예	16 - MAX_RESOLUTION
높이	출력 비디오의 높이입니다. 16으로 나누어 떨어져야 합니다. (기본값: 480)	INT	예	16 - MAX_RESOLUTION
길이	비디오 시퀀스의 프레임 수이며, 4 단위로 증가합니다. (기본값: 81)	INT	예	1 - MAX_RESOLUTION
배치 크기	잠재 출력의 배치 크기입니다. (기본값: 1)	INT	예	1 - 4096
시작 이미지	인코딩할 시작 이미지 또는 이미지 시퀀스입니다.	IMAGE	예	-
clip 비전 출력	컨디셔닝에 추가할 선택적 CLIP 비전 모델 출력입니다.	CLIP_VISION_OUTPUT	아니오	-

참고: strength 매개변수는 tracks가 제공되고 strength가 0.0보다 클 때만 효과가 있습니다. 트랙 컨디셔닝은 start_image도 함께 제공된 경우에만 적용됩니다. tracks가 제공되지 않거나 strength가 0.0이면 트랙 혼합이 생략됩니다. 트랙 혼합이 활성화되면 positive 컨디셔닝은 트랙이 혼합된 잠재 이미지를 받고, negative 컨디셔닝은 수정되지 않은 잠재 이미지를 받습니다. start_image가 제공되지 않으면 잠재 이미지 및 마스크 컨디셔닝이 생성되지 않습니다. positive 및 negative 컨디셔닝은 변경 없이 통과하며(clip_vision_output이 제공된 경우 여전히 추가됨), 노드는 빈 잠재 텐서를 출력합니다.

참고: start_image가 제공되면 이미지 시퀀스는 대상 width 및 height로 크기가 조정되고 처음 length 프레임으로 잘립니다. 시퀀스가 length보다 짧으면 VAE 인코딩 전에 나머지 프레임이 중립 회색 프레임(값 0.5)으로 채워집니다. 결과 컨디셔닝에는 시작 이미지 프레임에 해당하는 시간적 위치에서 값이 0이고 그 외 위치에서는 1인 concat_mask가 포함됩니다.

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출력

출력 이름	설명	데이터 타입
positive	수정된 positive 컨디셔닝으로, concat_latent_image, concat_mask, clip_vision_output을 포함할 수 있습니다.	CONDITIONING
negative	수정된 negative 컨디셔닝으로, concat_latent_image, concat_mask, clip_vision_output을 포함할 수 있습니다.	CONDITIONING
latent	batch_size, length, height, width 입력에 따라 결정되는 형태 [batch_size, 16, ((length - 1) // 4) + 1, height // 8, width // 8]의 빈 잠재 텐서입니다.	LATENT

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Source fingerprint (SHA-256): b02a1a359d349a0136d84ed77a510c46cb2c8b565650ed54d5fca6c87cd0ab1f