Stable Zero123 Batch Schedule (StableZero123_BatchSchedule) - ComfyUI-KJNodes

노드 기능

기술 구현 관점에서, 이 노드는 초기 이미지를 입력받아 CLIP Vision 모델을 사용하여 시각적 특징을 조건부 가이드로 추출합니다. 동시에 VAE를 사용하여 초기 이미지를 인코딩하고, 기본 잠재 표현을 생성합니다. 가장 중요한 부분은, 두 개의 개별 STRING 파라미터를 통해 사용자가 생성 배치 내 각 단계에서 방위각과 고도각의 변화 곡선을 정의할 수 있도록 하며, 다양한 보간 방법을 지원하여 이러한 변화 지점을 부드럽게 만들어 시점 변환 경로를 정밀하게 프로그래밍할 수 있게 합니다.

노드 파라미터 설명 - Stable Zero123 Batch Schedule

연결 입력 (Inputs)

파라미터 이름	데이터 타입	필수	기본값	값 범위/옵션	설명
`clip_vision`	CLIP_VISION	예	-	-	CLIP Vision 모델을 연결합니다. 입력된 초기 이미지를 인코딩하고 시각적 특징을 추출하여 이미지 생성에 필요한 조건화 정보를 생성하는 데 사용됩니다.
`init_image`	IMAGE	예	-	-	초기 이미지를 입력합니다. 노드는 이 이미지의 특징을 기반으로 후속 다양한 시점의 이미지 조건을 생성합니다.
`vae`	VAE	예	-	-	VAE 모델을 연결합니다. 입력된 초기 이미지를 잠재 공간으로 인코딩하여 후속 확산 과정의 시작 잠재 표현을 생성하는 데 사용됩니다.

컨트롤 파라미터 (Parameters)

파라미터 이름	데이터 타입	필수	기본값	값 범위/옵션	설명
`interpolation`	COMBO	예	linear	"linear", "ease_in", "ease_out", "ease_in_out"	방위각 및 고도각 변화에 대해 정의된 키 포인트 간 전환을 부드럽게 하는 데 사용되는 보간 방법을 지정합니다. 옵션으로는 선형(linear), ease-in(ease_in), ease-out(ease_out), ease-in-out(ease_in_out)이 있으며, 시점 변화의 속도 곡선을 제어하는 데 사용됩니다.
`width`	INT	예	256	16 - MAX_RESOLUTION (간격: 8)	출력될 잠재 이미지의 너비를 설정합니다. 값 범위는 16부터 MAX_RESOLUTION까지이며, 간격 8로 조정 가능합니다.
`height`	INT	예	256	16 - MAX_RESOLUTION (간격: 8)	출력될 잠재 이미지의 높이를 설정합니다. 값 범위는 16부터 MAX_RESOLUTION까지이며, 간격 8로 조정 가능합니다.
`batch_size`	INT	예	1	1 - 4096	생성 배치 크기, 즉 최종 출력될 조건화 시퀀스 및 잠재 표현의 수를 정의합니다. 값 범위는 1부터 4096까지입니다.
`azimuth_points_string`	STRING	예	0:(0.0), 7:(1.0), 15:(0.0)	-	배치 시퀀스 내 방위각(수평 회전 각도)의 키 변화 지점을 특정 문자열 형식으로 정의합니다. 포인트는 줄바꿈으로 구분됩니다. 형식: "프레임_인덱스:(각도_값)," 예: "0:(0.0),\n7:(1.0),\n15:(0.0)\n"
`elevation_points_string`	STRING	예	0:(0.0), 7:(0.0), 15:(0.0)	-	배치 시퀀스 내 고도각(수직 피치 각도)의 키 변화 지점을 특정 문자열 형식으로 정의합니다. 포인트는 줄바꿈으로 구분됩니다. 형식: "프레임_인덱스:(각도_값)," 예: "0:(0.0),\n7:(0.0),\n15:(0.0)\n"

출력 (Output)

파라미터 이름	데이터 타입	설명
positive	CONDITIONING	확산 모델이 대상 이미지를 생성하도록 유도하는 데 사용되는 포지티브 조건화 정보를 출력합니다.
negative	CONDITIONING	확산 모델이 특정 콘텐츠를 생성하지 않도록 유도하는 데 사용되는 네거티브 조건화 정보를 출력합니다.
latent	LATENT	VAE 인코딩을 거친 초기 잠재 표현을 출력하며, 이는 확산 과정의 시작점으로 사용됩니다.

사용 시나리오

실제 응용에서, 이 노드는 단일 이미지로부터 3D 객체 회전 애니메이션 또는 다중 시점 데이터셋을 생성하는 워크플로를 구축하는 데 매우 적합합니다. 예를 들어, 사용자는 이미지 로딩 노드를 연결하여 초기 객체 사진을 제공한 후, 이 노드의 출력을 Stable Diffusion 또는 Zero123과 같은 샘플러에 연결하여 최종적으로 객체를 중심으로 회전하는 일관된 이미지 시퀀스를 생성할 수 있습니다. 이 시퀀스는 비디오 제작 또는 추가적인 3D 메쉬 재구성에 사용될 수 있습니다.

참고 사항

이 노드에서 생성되는 "latent" 출력은 초기 이미지 인코딩을 기반으로 하며, 그 해상도는 입력 파라미터 width와 height에 의해 제한됩니다. 또한 변화 시퀀스 정의는 특정 문자열 형식을 따라야 합니다. 올바르지 않은 형식은 파싱 오류를 일으킬 수 있습니다.

Stable Zero123 Batch Schedule 노드 소스 코드 링크

Stable Zero123 Batch Schedule 노드는 ComfyUI-KJNodes 노드 패키지에서 제공됩니다.

Stable Zero123 Batch Schedule(StableZero123_BatchSchedule)