VOIDInpaintConditioning - ComfyUI Built-in Node Documentation

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

VOIDInpaintConditioning 节点用于准备 CogVideoX 模型进行修复所需的 conditioning 数据。它接收源视频和预处理后的四重遮罩（quadmask），通过 VAE 对其进行编码，并将其组合成一个 32 通道的 conditioning 信号，供模型用于填充遮罩区域。

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输入

参数	描述	数据类型	是否必填	范围
positive	需要添加修复潜在信息的正向 conditioning	CONDITIONING	是	-
negative	需要添加修复潜在信息的负向 conditioning	CONDITIONING	是	-
vae	用于将遮罩和遮罩视频编码到潜在空间的 VAE 模型	VAE	是	-
video	源视频帧 [T, H, W, 3]	IMAGE	是	-
quadmask	来自 VOIDQuadmaskPreprocess 的预处理四重遮罩 [T, H, W]	MASK	是	-
width	视频和遮罩调整到的宽度（默认值：672）	INT	是	16 至 MAX_RESOLUTION（步长：8）
height	视频和遮罩调整到的高度（默认值：384）	INT	是	16 至 MAX_RESOLUTION（步长：8）
length	要处理的像素帧数。对于 CogVideoX-Fun-V1.5（patch_size_t=2），latent_t 必须为偶数——导致 latent_t 为奇数的长度将向下取整（例如 49 → 45）（默认值：45）	INT	是	1 至 MAX_RESOLUTION（步长：1）
batch_size	输出噪声潜在变量的批次大小（默认值：1）	INT	是	1 至 64

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输出

输出名称	描述	数据类型
positive	已添加修复潜在信息的正向 conditioning	CONDITIONING
negative	已添加修复潜在信息的负向 conditioning	CONDITIONING
latent	形状为 [batch_size, 16, latent_t, latent_h, latent_w] 的零填充噪声潜在张量	LATENT

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Source fingerprint (SHA-256): a1fe36376d7930286c7a288f261dcf2961d6b13cc412d1a0d42af8a4f9ebeeaf