VOIDInpaintConditioning 노드는 CogVideoX 모델의 인페인팅에 필요한 컨디셔닝 데이터를 준비합니다. 소스 비디오와 전처리된 쿼드마스크를 입력받아 VAE를 통해 인코딩한 후, 모델이 마스크 영역을 채우는 데 사용하는 32채널 컨디셔닝 신호로 결합합니다.

## 입력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 | 범위 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `positive` | 인페인팅 잠재 정보로 보강할 포지티브 컨디셔닝 | CONDITIONING | 예 | - |
| `negative` | 인페인팅 잠재 정보로 보강할 네거티브 컨디셔닝 | CONDITIONING | 예 | - |
| `vae` | 마스크와 마스킹된 비디오를 잠재 공간으로 인코딩하는 데 사용되는 VAE 모델 | VAE | 예 | - |
| `video` | 소스 비디오 프레임 [T, H, W, 3] | IMAGE | 예 | - |
| `quadmask` | VOIDQuadmaskPreprocess에서 전처리된 쿼드마스크 [T, H, W] | MASK | 예 | - |
| `width` | 비디오와 마스크를 리사이즈할 너비 (기본값: 672) | INT | 예 | 16 ~ MAX_RESOLUTION (단위: 8) |
| `height` | 비디오와 마스크를 리사이즈할 높이 (기본값: 384) | INT | 예 | 16 ~ MAX_RESOLUTION (단위: 8) |
| `length` | 처리할 픽셀 프레임 수. CogVideoX-Fun-V1.5(patch_size_t=2)의 경우 latent_t가 짝수여야 하므로, 홀수 latent_t를 생성하는 길이는 내림 처리됩니다(예: 49 → 45) (기본값: 45) | INT | 예 | 1 ~ MAX_RESOLUTION (단위: 1) |
| `batch_size` | 출력 노이즈 잠재의 배치 크기 (기본값: 1) | INT | 예 | 1 ~ 64 |

## 출력

| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
| --- | --- | --- |
| `negative` | 인페인팅 잠재 정보가 추가된 포지티브 컨디셔닝 | CONDITIONING |
| `latent` | 인페인팅 잠재 정보가 추가된 네거티브 컨디셔닝 | CONDITIONING |
| `latent` | 형태가 [batch_size, 16, latent_t, latent_h, latent_w]인 0으로 채워진 노이즈 잠재 텐서 | LATENT |

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