CreateInstanceDiffusionTracking

CreateInstanceDiffusionTracking 노드는 객체의 바운딩 박스 좌표를 포함하는 JSON 문자열을 입력받아, 사용자가 정의한 카테고리, ID 및 프롬프트와 결합하여 InstanceDiffusion에 필요한 추적 데이터 구조를 생성합니다.

CreateInstanceDiffusionTracking 노드는 인스턴스 추적 데이터를 생성하기 위한 전용 도구입니다. 핵심 기능은 객체 좌표, 카테고리 정보 및 프롬프트를 특정 형식으로 캡슐화하여 후속 InstanceDiffusion 노드가 이미지 내의 특정 인스턴스를 식별하고 처리할 수 있도록 하는 것입니다. 이 노드는 객체 감지와 정교한 이미지 생성을 연결하는 핵심적인 역할을 합니다.

노드 기능

이 노드는 객체의 바운딩 박스 좌표를 포함하는 JSON 문자열을 입력받아, 사용자가 정의한 카테고리, ID 및 프롬프트와 결합하여 InstanceDiffusion에 필요한 추적 데이터 구조를 생성합니다. 내부 메커니즘은 데이터를 "class_id.class_name": "prompt" 형태로 구성하는 등 InstanceDiffusion의 특정 형식을 따르며, 하류 생성 노드와의 호환성을 보장합니다.

노드 파라미터 설명 - CreateInstanceDiffusionTracking

컨트롤 파라미터 (Parameters)

파라미터 이름	데이터 타입	필수	기본값	범위/옵션	설명
`coordinates`	STRING	예	-	-	coordinates (입력 파라미터): 객체 바운딩 박스 좌표를 포함하는 JSON 문자열로, 추적 데이터 생성의 기초가 됩니다. 형식이 요구 사항에 맞아야 합니다.
`width`	INT	예	512	16 - 4096 (간격: 1)	width (입력 파라미터): 입력된 이미지 너비 값을 전달합니다.
`height`	INT	예	512	16 - 4096 (간격: 1)	height (입력 파라미터): 입력된 이미지 높이 값을 전달합니다.
`bbox_width`	INT	예	512	16 - 4096 (간격: 1)	bbox_width (입력 파라미터): 입력된 바운딩 박스 너비 값을 전달합니다.
`bbox_height`	INT	예	512	16 - 4096 (간격: 1)	bbox_height (입력 파라미터): 입력된 바운딩 박스 높이 값을 전달합니다.
`class_name`	STRING	예	class_name	-	class_name (입력 파라미터): 추적되는 인스턴스에 대한 카테고리 이름을 지정합니다 (예: "person" 또는 "car").
`class_id`	INT	예	0	0 - 255 (간격: 1)	class_id (입력 파라미터): 인스턴스를 고유하게 식별하기 위한 숫자 ID를 할당합니다. 범위는 0부터 255까지입니다.
`prompt`	STRING	예	prompt	-	prompt (입력 파라미터): 입력된 프롬프트 텍스트를 전달합니다.
`size_multiplier`	FLOAT	아니오	[1]	-	크기 배율을 위한 실수 값의 선택적 목록입니다.
`fit_in_frame`	BOOLEAN	아니오	True	-	fit_in_frame (입력 파라미터): 인스턴스를 프레임 내에 맞출지 여부입니다.

출력

파라미터 이름	데이터 타입	설명
tracking	TRACKING	InstanceDiffusion 형식 요구 사항을 충족하는 추적 데이터입니다.
prompt	STRING	prompt (출력 파라미터): 입력된 프롬프트 텍스트를 직접 전달합니다.
width	INT	width (출력 파라미터): 입력된 이미지 너비 값을 직접 전달합니다.
height	INT	height (출력 파라미터): 입력된 이미지 높이 값을 직접 전달합니다.
bbox_width	INT	bbox_width (출력 파라미터): 입력된 바운딩 박스 너비 값을 직접 전달합니다.
bbox_height	INT	bbox_height (출력 파라미터): 입력된 바운딩 박스 높이 값을 직접 전달합니다.

사용 시나리오

이 노드는 애니메이션 또는 연속 비디오 프레임 생성을 위한 워크플로에서 매우 유용합니다. 예를 들어, 먼저 객체 감지 노드를 사용하여 비디오의 각 프레임에서 "사람 머리"의 좌표를 가져온 다음, 이 좌표 시퀀스를 이 노드에 입력하고 카테고리를 "head" 및 해당 프롬프트로 지정하여 InstanceDiffusion 노드에 정확한 프레임별 인스턴스 제어 정보를 제공할 수 있습니다.

주의사항

입력된 좌표 문자열이 유효한 JSON 형식인지 확인하세요. 또한, 이 노드의 출력 데이터 형식은 고정되어 있으며 InstanceDiffusion 노드의 입력 요구 사항과 엄격하게 일치해야 합니다. 그렇지 않으면 워크플로 실행이 실패할 수 있습니다.