WanMoveTrackToVideo 节点为视频生成准备 conditioning 和潜在空间数据，并整合可选的运动跟踪信息。它将起始图像序列编码为潜在表示，并可融合来自对象轨迹的位置数据，以引导生成视频中的运动。该节点输出修改后的 positive 和 negative conditioning，以及一个可供视频模型使用的空潜在张量。
## 输入
| 参数 | 描述 | 数据类型 | 是否必需 | 范围 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `正面条件` | 要修改的 positive conditioning 输入。 | CONDITIONING | 是 | - |
| `负面条件` | 要修改的 negative conditioning 输入。 | CONDITIONING | 是 | - |
| `VAE` | 用于将起始图像编码到潜在空间中的 VAE 模型。 | VAE | 是 | - |
| `轨道` | 可选的运动跟踪数据，包含对象路径。 | TRACKS | 否 | - |
| `强度` | 跟踪 conditioning 的强度。（默认值：1.0） | FLOAT | 是 | 0.0 - 100.0 |
| `宽度` | 输出视频的宽度。必须能被 16 整除。（默认值：832） | INT | 是 | 16 - MAX_RESOLUTION |
| `高度` | 输出视频的高度。必须能被 16 整除。（默认值：480） | INT | 是 | 16 - MAX_RESOLUTION |
| `时长` | 视频序列的帧数，以 4 为增量。（默认值：81） | INT | 是 | 1 - MAX_RESOLUTION |
| `批次大小` | 潜在输出的批量大小。（默认值：1） | INT | 是 | 1 - 4096 |
| `起始帧` | 要编码的起始图像或图像序列。 | IMAGE | 是 | - |
| `CLIP视觉输出` | 可选的 CLIP vision 模型输出，将添加到 conditioning 中。 | CLIP_VISION_OUTPUT | 否 | - |
**注意：** `strength` 参数仅在提供了 `tracks` 且 `strength` 大于 0.0 时生效；仅在同时提供了 `start_image` 时才会应用轨迹 conditioning。如果未提供 `tracks` 或 `strength` 为 0.0，则跳过轨迹融合。当轨迹融合处于活动状态时，positive conditioning 接收经过轨迹融合的潜在图像，而 negative conditioning 接收未修改的潜在图像。如果未提供 `start_image`，则不会创建潜在图像和掩码 conditioning；positive 和 negative conditioning 将原样传递（如果提供了 `clip_vision_output`，仍会将其添加），并且节点输出一个空的潜在张量。
**注意：** 当提供 `start_image` 时，图像序列会被调整到目标 `width` 和 `height`，并截断为前 `length` 帧。如果序列短于 `length`，则在 VAE 编码之前，剩余帧将用中性灰色帧（值 0.5）填充。生成的 conditioning 包含一个 `concat_mask`，在与起始图像帧对应的时间位置值为 0，在其他位置值为 1。
## 输出
| 输出名 | 描述 | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| `正面条件` | 修改后的 positive conditioning，可能包含 `concat_latent_image`、`concat_mask` 和 `clip_vision_output`。 | CONDITIONING |
| `负面条件` | 修改后的 negative conditioning，可能包含 `concat_latent_image`、`concat_mask` 和 `clip_vision_output`。 | CONDITIONING |
| `Latent` | 一个空的潜在张量，形状为 `[batch_size, 16, ((length - 1) // 4) + 1, height // 8, width // 8]`，由 `batch_size`、`length`、`height` 和 `width` 输入决定。 | LATENT |
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