SVD img2vid Conditioning (SVD 이미지에서 비디오로 조건화)

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이 노드는 SVD_img2vid 모델에 맞춰 비디오 생성 작업을 위한 조건 데이터를 생성하도록 설계되었습니다. 초기 이미지, 비디오 매개변수 및 VAE 모델을 포함한 다양한 입력을 받아 비디오 프레임 생성을 안내하는 조건 데이터를 생성합니다.

매개변수	Comfy dtype	설명
`clip_vision`	`CLIP_VISION`	초기 이미지에서 시각적 특징을 인코딩하는 데 사용되는 CLIP 비전 모델을 나타내며, 비디오 생성 시 이미지의 내용과 맥락을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.
`init_image`	`IMAGE`	비디오가 생성될 초기 이미지로, 비디오 생성 과정의 시작점 역할을 합니다.
`vae`	`VAE`	초기 이미지를 잠재 공간으로 인코딩하는 데 사용되는 변분 오토인코더(VAE) 모델로, 일관되고 연속적인 비디오 프레임 생성을 촉진합니다.
`width`	`INT`	생성될 비디오 프레임의 원하는 너비로, 비디오 해상도의 맞춤화를 허용합니다.
`height`	`INT`	비디오 프레임의 원하는 높이로, 비디오의 종횡비와 해상도를 제어할 수 있습니다.
`video_frames`	`INT`	비디오에 대해 생성될 프레임 수를 지정하여 비디오의 길이를 결정합니다.
`motion_bucket_id`	`INT`	비디오 생성 시 적용할 모션 유형을 분류하는 식별자로, 역동적이고 매력적인 비디오를 만드는 데 도움을 줍니다.
`fps`	`INT`	비디오의 초당 프레임 수(fps)로, 생성된 비디오의 부드러움과 현실감에 영향을 미칩니다.
`augmentation_level`	`FLOAT`	초기 이미지에 적용되는 증강 수준을 제어하는 매개변수로, 생성된 비디오 프레임의 다양성과 변동성에 영향을 미칩니다.

매개변수	Comfy dtype	설명
`positive`	`CONDITIONING`	비디오 생성 과정을 원하는 방향으로 안내하기 위한 인코딩된 특징과 매개변수로 구성된 긍정적 조건 데이터입니다.
`negative`	`CONDITIONING`	긍정적 조건과 대조를 이루는 부정적 조건 데이터로, 생성된 비디오에서 특정 패턴이나 특징을 피하는 데 사용할 수 있습니다.
`latent`	`LATENT`	비디오의 각 프레임에 대해 생성된 잠재 표현으로, 비디오 생성 과정의 기초적인 구성 요소로 작용합니다.