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このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください! GitHub で編集StableZero123_Conditioning ノードは、入力画像とカメラ角度を処理し、3Dモデル生成のための条件付けデータと潜在表現を生成します。CLIPビジョンモデルを使用して画像特徴をエンコードし、仰角と方位角に基づくカメラ埋め込み情報と組み合わせて、ポジティブ条件付けとネガティブ条件付け、および下流の3D生成タスクのための潜在表現を生成します。
入力
| パラメータ | データ型 | 必須 | 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
クリップビジョン | CLIP_VISION | はい | - | 画像特徴をエンコードするために使用されるCLIPビジョンモデル |
初期画像 | IMAGE | はい | - | 処理およびエンコードされる入力画像 |
vae | VAE | はい | - | ピクセルを潜在空間にエンコードするために使用されるVAEモデル |
幅 | INT | はい | 16 ~ MAX_RESOLUTION | 潜在表現の出力幅(デフォルト:256、8で割り切れる必要があります) |
高さ | INT | はい | 16 ~ MAX_RESOLUTION | 潜在表現の出力高さ(デフォルト:256、8で割り切れる必要があります) |
バッチサイズ | INT | はい | 1 ~ 4096 | バッチで生成するサンプル数(デフォルト:1) |
高度 | FLOAT | はい | -180.0 ~ 180.0 | カメラの仰角(度単位、デフォルト:0.0) |
方位角 | FLOAT | はい | -180.0 ~ 180.0 | カメラの方位角(度単位、デフォルト:0.0) |
width パラメータと height パラメータは8で割り切れる必要があります。これは、ノードがこれらを自動的に8で割って潜在表現の次元を作成するためです。
出力
| 出力名 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
ネガティブ | CONDITIONING | 画像特徴とカメラ埋め込みを組み合わせたポジティブ条件付けデータ |
潜在 | CONDITIONING | ゼロ初期化された特徴を持つネガティブ条件付けデータ |
latent | LATENT | 次元が [batch_size, 4, height//8, width//8] の潜在表現 |
Source fingerprint (SHA-256):
a9d6619c800119c9a619665f322d49ded1478ceb40df56ca5707b31242cb0e47