Insert Latent To Index (InsertLatentToIndex) - ComfyUI-KJNodes

Insert Latent To Index 节点接收两个 LATENT 类型的输入，并支持 4D（B, C, H, W）和 5D（B, C, T, H, W）张量格式。

Insert Latent To Index 节点用于将一个潜在表示批次插入到另一个潜在批次中的指定位置。其核心功能是替换目标批次中特定索引处的潜在样本，从而实现潜在空间的精确编辑和组合。

节点功能

此节点接收两个 LATENT 类型的输入，并支持 4D（B, C, H, W）和 5D（B, C, T, H, W）张量格式。其内部机制是使用 PyTorch 的 torch.cat 函数，将源张量（source）拼接到目标张量（destination）的指定索引（index）之前，并跳过原目标张量在该索引处的数据，最终输出一个新的组合后的潜在张量。

节点参数说明 - Insert Latent To Index

连接输入 (Inputs)

参数名称	数据类型	必填	默认值	取值范围/选项	说明
`source`	LATENT	是	-	-	source（输入参数）：提供需要插入的源潜在表示批次。
`destination`	LATENT	是	-	-	destination（输入参数）：提供将被修改的目标潜在表示批次。

控制参数 (Parameters)

参数名称	数据类型	必填	默认值	取值范围/选项	说明
`index`	INT	是	0	-1 - 4096 (步长: 1)	index（输入参数）：指定源潜在表示在目标批次中的插入位置，取值范围为 -1 至 4096。

输出

参数名称	数据类型	说明
LATENT	LATENT	LATENT（输出参数）：输出合并后的新潜在表示批次。

使用场景

在图像生成工作流中，此节点可用于替换批量生成中的某一张特定图片的潜在表示。例如，在生成一组人物肖像后，若想用另一张更满意的面部特征替换掉其中第三张图片，可以将新面部的潜在表示作为 source，原始批量作为 destination，并将 index 设为 2，即可完成替换。

注意事项

使用时需注意，指定的索引值必须在目标潜在批次的有效范围内，否则节点会报错。对于 4D 张量，索引对应批次维度（B）；对于 5D 张量，索引对应时间维度（T）。

Insert Latent To Index 节点源码链接

Insert Latent To Index 节点来自 ComfyUI-KJNodes 节点包。

Insert Latent To Index(InsertLatentToIndex)