> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://dripart-feat-openapi-i18n.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# LTXVAddGuide - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Complete documentation for the LTXVAddGuide node in ComfyUI. Learn its inputs, outputs, parameters and usage.

LTXVAddGuide 노드는 입력 이미지나 비디오를 VAE 인코더로 처리하여 잠재 시퀀스에 비디오 컨디셔닝 가이던스를 추가하고, 이를 키프레임으로 컨디셔닝 데이터에 통합합니다. 이 노드는 VAE 인코더를 통해 입력을 처리하고, 결과로 생성된 잠재값을 지정된 프레임 위치에 전략적으로 배치하며, 키프레임 정보로 긍정 및 부정 컨디셔닝을 모두 업데이트합니다. 또한 프레임 정렬 제약 조건을 처리하고 컨디셔닝 영향의 강도를 제어할 수 있습니다.

## 입력

| 매개변수     | 설명                                                                                                                                                                                 | 데이터 타입       | 필수  | 범위            |
| -------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------ | --- | ------------- |
| `긍정 조건`  | 키프레임 가이던스로 수정될 긍정 컨디셔닝 입력                                                                                                                                                          | CONDITIONING | 예   | -             |
| `부정 조건`  | 키프레임 가이던스로 수정될 부정 컨디셔닝 입력                                                                                                                                                          | CONDITIONING | 예   | -             |
| `vae`    | 입력 이미지/비디오 프레임 인코딩에 사용되는 VAE 모델                                                                                                                                                    | VAE          | 예   | -             |
| `잠재 비디오` | 컨디셔닝 프레임을 적용받을 입력 잠재 시퀀스                                                                                                                                                           | LATENT       | 예   | -             |
| `이미지`    | 잠재 비디오를 컨디셔닝할 이미지 또는 비디오. 8*n + 1 프레임이어야 합니다. 비디오가 8*n + 1 프레임이 아닌 경우, 가장 가까운 8\*n + 1 프레임으로 잘립니다.                                                                                 | IMAGE        | 예   | -             |
| `프레임 번호` | 컨디셔닝을 시작할 프레임 인덱스. 단일 프레임 이미지 또는 1\~8프레임 비디오의 경우 모든 frame\_idx 값이 허용됩니다. 9프레임 이상의 비디오의 경우 frame\_idx는 8로 나누어져야 하며, 그렇지 않으면 가장 가까운 8의 배수로 내림 처리됩니다. 음수 값은 비디오 끝에서부터 계산됩니다. (기본값: 0) | INT          | 아니요 | -9999 \~ 9999 |
| `강도`     | 컨디셔닝 영향의 강도. 1.0은 완전한 컨디셔닝을 적용하고, 0.0은 컨디셔닝을 적용하지 않습니다. (기본값: 1.0)                                                                                                                 | FLOAT        | 아니요 | 0.0 \~ 1.0    |

**참고:** 입력 이미지/비디오는 8\*n + 1 패턴(예: 1, 9, 17, 25프레임)을 따르는 프레임 수를 가져야 합니다. 입력이 이 패턴을 초과하는 경우, 가장 가까운 유효한 프레임 수로 자동으로 잘립니다.

## 출력

| 출력 이름    | 설명                                  | 데이터 타입       |
| -------- | ----------------------------------- | ------------ |
| `긍정 조건`  | 키프레임 가이던스 정보로 업데이트된 긍정 컨디셔닝         | CONDITIONING |
| `부정 조건`  | 키프레임 가이던스 정보로 업데이트된 부정 컨디셔닝         | CONDITIONING |
| `잠재 비디오` | 컨디셔닝 프레임과 업데이트된 노이즈 마스크가 통합된 잠재 시퀀스 | LATENT       |

> 이 문서는 AI에 의해 생성되었습니다. 오류를 발견하거나 개선 제안이 있으시면 기여해 주세요! [GitHub에서 편집](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/LTXVAddGuide/ko.md)

***

**Source fingerprint (SHA-256):** `e7f4e6ed25cddd4b50b98341c63fc9915afc4956317ac7a5a9121fdc53c03a2d`