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# StableZero123_Conditioning_Batched - ComfyUI Built-in Node Documentation

> StableZero123ConditioningBatched 节点用于准备从单张输入图像生成 3D 模型的 conditioning 数据。

StableZero123\_Conditioning\_Batched 节点用于准备从单张输入图像生成 3D 模型的 conditioning 数据。它使用 CLIP vision 模型和 VAE 对图像进行编码，将视觉特征与基于仰角和方位角构建的相机嵌入相结合，并为一批样本生成 positive 和 negative conditioning 以及一个 latent 张量。当 `batch_size` 大于 1 时，对于批次中的每个项目，仰角和方位角都会按其批次增量值递增。

## 输入

| 参数       | 描述                               | 数据类型         | 是否必需 | 范围                                |
| -------- | -------------------------------- | ------------ | ---- | --------------------------------- |
| `clip视觉` | 用于对输入图像进行编码的 CLIP vision 模型      | CLIP\_VISION | 是    | -                                 |
| `初始图像`   | 要处理和编码的初始输入图像                    | IMAGE        | 是    | -                                 |
| `vae`    | 用于将图像像素编码到潜在空间的 VAE 模型           | VAE          | 是    | -                                 |
| `宽度`     | 处理后图像的输出宽度（默认值：256）              | INT          | 是    | 16 to MAX\_RESOLUTION (step of 8) |
| `高度`     | 处理后图像的输出高度（默认值：256）              | INT          | 是    | 16 to MAX\_RESOLUTION (step of 8) |
| `批量大小`   | 批次中要生成的 conditioning 样本数量（默认值：1） | INT          | 是    | 1 到 4096                          |
| `俯仰角`    | 相机的初始仰角，单位为度（默认值：0.0）            | FLOAT        | 是    | -180.0 到 180.0                    |
| `方位角`    | 相机的初始方位角，单位为度（默认值：0.0）           | FLOAT        | 是    | -180.0 到 180.0                    |
| `俯仰角增量`  | 每个批次项目递增的仰角量（默认值：0.0）            | FLOAT        | 是    | -180.0 到 180.0                    |
| `方位角增量`  | 每个批次项目递增的方位角量（默认值：0.0）           | FLOAT        | 是    | -180.0 到 180.0                    |

**注意：** `width` 和 `height` 值必须是 8 的倍数，因为该节点在构建 latent 张量时会在内部将这些维度除以 8。

## 输出

| 输出名称     | 描述                                                                | 数据类型         |
| -------- | ----------------------------------------------------------------- | ------------ |
| `正面条件`   | 包含每个批次项目的图像嵌入和相机嵌入的 positive conditioning 数据                      | CONDITIONING |
| `负面条件`   | 使用零初始化嵌入的 negative conditioning 数据                                | CONDITIONING |
| `Latent` | 维度为 batch\_size x 4 x height/8 x width/8 的零初始化 latent 张量，以及批量索引信息 | LATENT       |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `94fc53dace8f294a746c47f8aa0da145f3e7beeb77a95912a38f0037ac094292`