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VOIDInpaintConditioning

VOIDInpaintConditioning 节点用于准备使用 CogVideoX 模型进行局部重绘所需的 conditioning 数据。

节点说明 VOIDInpaintConditioning 更新于 2026-11-12

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VOIDInpaintConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation

VOIDInpaintConditioning 节点用于准备使用 CogVideoX 模型进行局部重绘所需的 conditioning 数据。

VOIDInpaintConditioning 节点用于准备使用 CogVideoX 模型进行局部重绘所需的 conditioning 数据。它接收源视频和预处理后的 quadmask,通过 VAE 对其进行编码,并将二者组合成一个 32 通道的 conditioning 信号(其中 16 个通道来自遮罩,16 个通道来自被遮罩的视频),模型使用该信号来填充被遮罩的区域。

输入

参数描述数据类型必填取值范围
positive需要加入局部重绘 latent 信息的正向 conditioningCONDITIONING是-
negative需要加入局部重绘 latent 信息的负向 conditioningCONDITIONING是-
vae用于将遮罩和被遮罩的视频编码到 latent 空间的 VAE 模型VAE是-
video源视频帧 \[T, H, W, 3]IMAGE是-
quadmask来自 VOIDQuadmaskPreprocess 的预处理 quadmask \[T, H, W]MASK是-
width将视频和遮罩调整到的宽度(默认值:672)INT是16 到 MAX\_RESOLUTION (步长:8)
height将视频和遮罩调整到的高度(默认值:384)INT是16 到 MAX\_RESOLUTION (步长:8)
length要处理的像素帧数量。对于 CogVideoX-Fun-V1.5(patch\_size\_t=2),latent\_t 必须为偶数——会产生奇数 latent\_t 的长度会被向下取整(例如 49 → 45)(默认值:45)INT是1 到 MAX\_RESOLUTION (步长:1)
batch_size输出噪声 latent 的批次大小(默认值:1)INT是1 到 64

注意: 由于 CogVideoX-Fun-V1.5 使用 patch_size_t=2,编码后的 latent 在时间维度上必须为偶数。如果 length 会产生奇数 latent_t,节点会自动将其向下取整到最近的有效值并记录一条警告。使用奇数 latent_t 会因为循环填充而破坏最后一帧,从而导致解码后的视频在接近结尾处出现可见的抖动或主体消失。

输出

输出名称描述数据类型
positive已加入局部重绘 latent 信息的正向 conditioningCONDITIONING
negative已加入局部重绘 latent 信息的负向 conditioningCONDITIONING
latent一个形状为 \[batch\_size, 16, latent\_t, latent\_h, latent\_w] 的零填充噪声 latent 张量LATENT
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