Узел WanSCAILToVideo подготавливает conditioning и пустое латентное пространство для генерации видео. Он обрабатывает опциональные входные данные, такие как референсные изображения, видео с позами и выходные данные CLIP vision, встраивая их в позитивное и негативное conditioning для видеомодели. Узел выводит модифицированное conditioning и пустой латентный тензор указанных размеров видео.

## Входные параметры

| Параметр | Описание | Тип данных | Обязательный | Диапазон |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `позитивный` | Входные данные позитивного conditioning. | CONDITIONING | Да | - |
| `негативный` | Входные данные негативного conditioning. | CONDITIONING | Да | - |
| `vae` | Модель VAE, используемая для кодирования изображений и видеокадров. | VAE | Да | - |
| `ширина` | Ширина выходного видео в пикселях (по умолчанию: 512). Должна делиться на 8. | INT | Да | 32 до MAX_RESOLUTION |
| `высота` | Высота выходного видео в пикселях (по умолчанию: 896). Должна делиться на 8. | INT | Да | 32 до MAX_RESOLUTION |
| `длина` | Количество кадров в видео (по умолчанию: 81). Должно делиться на 4. | INT | Да | 1 до MAX_RESOLUTION |
| `размер_пакета` | Количество видео для генерации в одном батче (по умолчанию: 1). | INT | Да | 1 до 4096 |
| `clip_vision_output` | Опциональные выходные данные CLIP vision для conditioning. | CLIP_VISION_OUTPUT | Нет | - |
| `референсное_изображение` | Опциональное референсное изображение для conditioning. | IMAGE | Нет | - |
| `видео_позы` | Видео, используемое для conditioning по позам. Будет уменьшено до половины разрешения основного видео. | IMAGE | Нет | - |
| `сила_позы` | Сила латентного представления позы (по умолчанию: 1.0). | FLOAT | Да | 0.0 до 10.0 |
| `начало_позы` | Начальный шаг применения conditioning по позам (по умолчанию: 0.0). | FLOAT | Да | 0.0 до 1.0 |
| `конец_позы` | Конечный шаг применения conditioning по позам (по умолчанию: 1.0). | FLOAT | Да | 0.0 до 1.0 |

**Примечание:** Входные данные `pose_video` обрабатываются только для первых `length` кадров. `reference_image` обрабатывается только для первого изображения в батче. Когда указано `reference_image`, для негативного conditioning используется латентное пространство, заполненное нулями того же размера. Когда указан `clip_vision_output`, он применяется как к позитивному, так и к негативному conditioning.

## Выходные данные

| Имя выхода | Описание | Тип данных |
| --- | --- | --- |
| `позитивный` | Модифицированное позитивное conditioning, потенциально содержащее встроенные латентные представления референсного изображения, выходные данные CLIP vision или латентные представления видео с позами. | CONDITIONING |
| `негативный` | Модифицированное негативное conditioning, потенциально содержащее встроенные латентные представления референсного изображения, выходные данные CLIP vision или латентные представления видео с позами. | CONDITIONING |
| `latent` | Пустой латентный тензор формы `[batch_size, 16, ((length - 1) // 4) + 1, height // 8, width // 8]`. | LATENT |

> Эта документация была создана с помощью ИИ. Если вы обнаружите ошибки или у вас есть предложения по улучшению, пожалуйста, внесите свой вклад! [Редактировать на GitHub](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/WanSCAILToVideo/ru.md)

---
**Source fingerprint (SHA-256):** `63de4b6fe41fc23ea81c21965a2dbfc82120bb1bad6785b2130af824e015fbcb`