EasyUse/Loadersgenerated

EasyLoader (Mochi)(mochiLoader)

Mochi checkpoint와 VAE를 로드하고, 제공된 포지티브 및 네거티브 프롬프트를 인코딩하고, 요청된 크기, 길이 및 배치 크기로 빈 잠재 데이터를 생성합니다...

mochi Loader

model_override
clip_override
vae_override
pipe
model
vae
ckpt_name
COMBO
vae_name
mochi_vae.safetensors
positive
STRING
negative
STRING
resolution
width x height (custom)
empty_latent_width
INT
empty_latent_height
INT
length
INT
batch_size
1
Easy Use

설명

Mochi checkpoint와 VAE를 로드하고, 제공된 포지티브 및 네거티브 프롬프트를 인코딩하고, 요청된 크기, 길이 및 배치 크기로 빈 잠재 데이터를 생성한 다음 로드된 모델 및 VAE와 함께 EasyUse 파이프라인을 반환합니다. Mochi 비디오 생성 워크플로용으로 설계되었으며 EasyUse/Loaders 카테고리에 있습니다.

입력

이름유형기본값설명
ckpt_nameCOMBO없음로드할 Mochi checkpoint 파일.
vae_nameCOMBOmochi_vae.safetensorscheckpoint와 함께 로드할 VAE 파일.
positiveSTRING""생성을 안내하는 데 사용되는 포지티브 프롬프트.
negativeSTRING""CFG에 사용되는 네거티브 프롬프트. 무조건부 가이드를 위해 비워 두세요.
resolutionCOMBOwidth x height (custom)사전 설정된 출력 해상도 선택. 수동 empty_latent_widthempty_latent_height 값을 사용하려면 width x height (custom)으로 그대로 두세요.
empty_latent_widthINT없음생성된 잠재 데이터 / 출력 프레임의 너비.
empty_latent_heightINT없음생성된 잠재 데이터 / 출력 프레임의 높이.
lengthINT없음Mochi 비디오에 생성할 프레임 수.
batch_sizeINT1병렬로 생성할 비디오 샘플 수. 최소 1, 최대 4096.
model_overrideMODEL선택 사항ckpt_name에서 로딩하는 대신 사용할 모델을 제공합니다.
clip_overrideCLIP선택 사항checkpoint의 CLIP 대신 사용할 CLIP 텍스트 인코더를 제공합니다.
vae_overrideVAE선택 사항vae_name 대신 사용할 VAE를 제공합니다.

출력

유형설명
PIPE_LINE다운스트림 EasyUse 노드를 위한 로드된 모델, VAE, 조건화, 빈 잠재 데이터 및 생성 설정이 포함된 EasyUse 파이프라인.
MODEL로드된 Mochi diffusion 모델.
VAE로드된 Mochi VAE. 잠재 데이터를 비디오로 디코딩하는 데 유용합니다.

사용 참고 사항

  • 이 노드는 Mochi 비디오 생성용으로 설계되었습니다. length를 원하는 프레임 수로 설정한 다음 표준 샘플링 노드와 함께 MODEL 출력을 비디오 생성에 사용하세요.
  • positivenegative는 텍스트 문자열입니다. 내부적으로 인코딩되므로 이 노드는 별도의 CLIP 출력을 노출하지 않습니다.
  • resolutionwidth x height (custom)으로 그대로 두면 수동 empty_latent_widthempty_latent_height 필드가 공간 크기를 제어합니다.
  • PIPE_LINE 출력은 다른 EasyUse 노드에 연결하기에 가장 편리한 지점입니다. 표준 ComfyUI 노드를 직접 연결해야 하는 경우 MODELVAE 출력을 사용할 수 있습니다.
  • 메모리 사용량은 batch_size, length, 선택한 너비와 높이에 비례하므로 이러한 값을 보수적으로 늘리세요.
  • 워크플로에 이미 로드된 모델, CLIP 또는 VAE가 있고 파일을 다시 로딩하지 않으려면 선택적 오버라이드 입력을 사용하세요.

댓글

GitHub로 로그인하고 토론에 참여하세요.

댓글을 불러오는 중…