conditioning/video_modelsgenerated

Wan 图生视频 SVIPro(WanImageToVideoSVIPro)

其核心功能是将单张或多张图像(作为 Latent 样本)转换为适合视频模型处理的时序条件。

Wan Image To Video SVI Pro

positive
negative
anchor_samples
prev_samples
positive
negative
latent
length
81
motion_latent_count
1
KJNodes

Wan 图生视频 SVIPro 节点的核心功能是将单张或多张图像(作为 Latent 样本)转换为适合视频模型处理的时序条件。

Wan 图生视频 SVIPro 节点利用图像和 Latent 表示生成视频序列的初始条件,是构建视频生成工作流的关键起点。

节点功能

其核心功能是将单张或多张图像(作为 Latent 样本)转换为适合视频模型处理的时序条件。该节点通过接收“锚点样本”和可选的“上一个样本”,结合指定的视频长度,构建一个包含正面和负面提示条件以及初始 Latent 噪波的输出,为后续的视频生成步骤奠定基础。这简化了从静态图像到动态视频的过渡过程。

使用场景

一个典型应用是制作一个由特定风格图像引导生成的短视频片段,例如将一幅风景画转化为一段动态的延时视频。在制作动画短片时,它可以用于根据关键帧画面生成连贯的中间帧序列的起始状态。此外,在需要保持角色或场景一致性的连续视频生成中,Wan 图生视频 SVIPro 能有效利用前一帧的信息来初始化下一段视频。

注意事项

使用时需注意,“长度”参数决定了生成视频的总帧数,其值会影响输出 Latent 张量的时间维度。如果提供了“上一个样本”,可以通过“运动 Latent 计数”参数来控制有多少帧历史信息被用于影响新序列的生成,这有助于增强视频帧间的连贯性。

输入

  • positive (CONDITIONING, 必填): 正面提示条件。
  • negative (CONDITIONING, 必填): 负面提示条件。
  • length (INT, 必填, 默认值=81, 最小值=1, 步长=4): 生成视频的帧数。
  • anchor_samples (LATENT, 必填): 定义内容的锚点图像的 Latent 表示。
  • prev_samples (LATENT, 可选): 用于时序连续性的上一个视频帧的 Latent 表示。
  • motion_latent_count (INT, 必填, 默认值=1, 最小值=0, 最大值=128, 步长=1): 用于影响新序列的历史帧数量。

输出

  • CONDITIONING: 视频模型的正面条件张量。
  • CONDITIONING: 视频模型的负面条件张量。
  • LATENT: 表示视频起始的初始 Latent 噪波张量。

Wan 图生视频 SVIPro 节点源码链接

Wan 图生视频 SVIPro 节点来自 ComfyUI-KJNodes 节点包。

评论

使用 GitHub 登录后即可参与讨论。

评论加载中…