Учебник по узлу Empty Hunyuan Latent Video

Узнайте о функциональности, настройке параметров и использовании узла Empty Hunyuan Latent Video в ComfyUI. Этот узел создает пустые латентные видеоканвы для генерации видео с использованием видеомодели Tencent Hunyuan.

Empty Hunyuan Latent Video

Обзор узла Empty Hunyuan Latent Video

Узел EmptyHunyuanLatentVideo похож на узел EmptyLatent Image. Можно думать о нем как о предоставлении чистого холста для генерации видео, где ширина, высота и длина определяют свойства холста, а размер пакета определяет, сколько холстов создать. Этот узел создает свежие пустые холсты, готовые для последующих задач генерации видео.

Информация о классе

  • Имя класса: EmptyHunyuanLatentVideo
  • Категория: latent/video
  • Выходной узел: True

Типы входных данных Empty Hunyuan Latent Video

ПараметрComfy TypeОписание
widthINTШирина видео, по умолчанию 848, минимум 16, максимум nodes.MAX_RESOLUTION, шаг 16.
heightINTВысота видео, по умолчанию 480, минимум 16, максимум nodes.MAX_RESOLUTION, шаг 16.
lengthINTДлина видео, по умолчанию 25, минимум 1, максимум nodes.MAX_RESOLUTION, шаг 4.
batch_sizeINTРазмер пакета, по умолчанию 1, минимум 1, максимум 4096.

Типы выходных данных Empty Hunyuan Latent Video

ПараметрComfy TypeОписание
samplesLATENTСгенерированные латентные видеосемплы, содержащие нулевые тензоры, готовые для обработки и задач генерации.

Пример рабочего процесса Empty Hunyuan Latent Video

Рабочий процесс модели Tencent Hunyuan Video

Связанные ресурсы

Вот некоторые релевантные ресурсы, курируемые ComfyUI Wiki:

Исходный код узла Empty Hunyuan Latent Video

  • Версия ComfyUI: v0.3.10
  • 2025-01-07
class EmptyHunyuanLatentVideo:
    @classmethod
    def INPUT_TYPES(s):
        return {"required": { "width": ("INT", {"default": 848, "min": 16, "max": nodes.MAX_RESOLUTION, "step": 16}),
                              "height": ("INT", {"default": 480, "min": 16, "max": nodes.MAX_RESOLUTION, "step": 16}),
                              "length": ("INT", {"default": 25, "min": 1, "max": nodes.MAX_RESOLUTION, "step": 4}),
                              "batch_size": ("INT", {"default": 1, "min": 1, "max": 4096})}}
    RETURN_TYPES = ("LATENT",)
    FUNCTION = "generate"

    CATEGORY = "latent/video"

    def generate(self, width, height, length, batch_size=1):
        latent = torch.zeros([batch_size, 16, ((length - 1) // 4) + 1, height // 8, width // 8], device=comfy.model_management.intermediate_device())
        return ({"samples":latent}, )