# 개요

VOID 비디오 개선 프로세스의 두 번째 패스(pass)를 위한 시간적 상관관계가 있는 노이즈를 생성합니다. 패스 1의 출력 비디오를 가져와 광학 흐름 벡터를 따라 가우시안 노이즈를 워핑(warping)하여 비디오 콘텐츠와 일관되게 움직이는 노이즈를 만듭니다. 이 워핑된 노이즈는 패스 2의 시작 잠재 변수(latent)로 사용되어 최종 출력의 시간적 일관성을 향상시킵니다.

## 입력

| 매개변수 | 설명 | 데이터 타입 | 필수 여부 | 범위 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `optical_flow` | OpticalFlowLoader(RAFT-large)의 광학 흐름 모델입니다. | MODEL | 예 | - |
| `video` | 패스 1 출력 비디오 프레임 [T, H, W, 3]입니다. | IMAGE | 예 | - |
| `width` | 출력 잠재 변수의 너비입니다 (기본값: 672). | INT | 예 | 16 ~ MAX_RESOLUTION (8단계) |
| `height` | 출력 잠재 변수의 높이입니다 (기본값: 384). | INT | 예 | 16 ~ MAX_RESOLUTION (8단계) |
| `length` | 픽셀 프레임 수입니다. latent_t를 짝수로 만들기 위해 내림 처리됩니다(patch_size_t=2 요구사항). 예: 49 → 45 (기본값: 45). | INT | 예 | 1 ~ MAX_RESOLUTION (1단계) |
| `batch_size` | 생성할 동일한 노이즈 시퀀스의 개수입니다 (기본값: 1). | INT | 예 | 1 ~ 64 |

**`length` 매개변수 참고:** `length` 값은 짝수 `latent_t` 차원을 생성하는 가장 가까운 유효 값으로 자동 내림 처리됩니다. 이는 CogVideoX-Fun-V1.5 모델의 `patch_size_t=2` 제약 조건에 필요합니다. 내림이 발생하면 경고가 기록됩니다.

## 출력

| 출력 이름 | 설명 | 데이터 타입 |
| --- | --- | --- |
| `warped_noise` | 광학 흐름으로 워핑된 가우시안 노이즈를 포함하는 5D 텐서(B, C, T, H, W)로, VOID 패스 2의 초기 잠재 변수로 사용할 준비가 되었습니다. | LATENT |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `a0f986e54bcc6c455220f89f5d840585a9eae081e522ea11e0ce37ab46821bd9`