Вот перевод документации узла LTXVAddGuide на русский язык:

Узел LTXVAddGuide добавляет направляющую информацию для видео в скрытые последовательности путем кодирования входных изображений или видео и включения их в качестве ключевых кадров в данные conditioning. Он обрабатывает входные данные через VAE-энкодер и стратегически размещает полученные латентные представления на указанных позициях кадров, одновременно обновляя как положительное, так и отрицательное conditioning информацией о ключевых кадрах. Узел обрабатывает ограничения выравнивания кадров и позволяет контролировать силу влияния conditioning.

## Входные параметры

| Параметр | Описание | Тип данных | Обязательный | Диапазон |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `положительный` | Входные данные положительного conditioning, которые будут изменены с помощью направляющих ключевых кадров | CONDITIONING | Да | - |
| `отрицательный` | Входные данные отрицательного conditioning, которые будут изменены с помощью направляющих ключевых кадров | CONDITIONING | Да | - |
| `vae` | Модель VAE, используемая для кодирования входных кадров изображения/видео | VAE | Да | - |
| `скрытое пространство` | Входная скрытая последовательность, которая получит кадры conditioning | LATENT | Да | - |
| `изображение` | Изображение или видео для conditioning скрытого видео. Должно содержать 8*n + 1 кадров. Если видео не соответствует формату 8*n + 1 кадров, оно будет обрезано до ближайшего допустимого количества кадров. | IMAGE | Да | - |
| `индекс кадра` | Индекс кадра, с которого начинается conditioning. Для одиночных изображений или видео с 1-8 кадрами допустимо любое значение frame_idx. Для видео с 9+ кадрами frame_idx должен делиться на 8, иначе он будет округлен вниз до ближайшего кратного 8. Отрицательные значения отсчитываются от конца видео. (по умолчанию: 0) | INT | Нет | от -9999 до 9999 |
| `сила` | Сила влияния conditioning, где 1.0 применяет полное conditioning, а 0.0 не применяет conditioning (по умолчанию: 1.0) | FLOAT | Нет | от 0.0 до 1.0 |

**Примечание:** Входное изображение/видео должно иметь количество кадров, соответствующее шаблону 8*n + 1 (например, 1, 9, 17, 25 кадров). Если входные данные превышают этот шаблон, они будут автоматически обрезаны до ближайшего допустимого количества кадров.

## Выходные параметры

| Имя выходного параметра | Описание | Тип данных |
| --- | --- | --- |
| `положительный` | Положительное conditioning, обновленное информацией о направляющих ключевых кадрах | CONDITIONING |
| `отрицательный` | Отрицательное conditioning, обновленное информацией о направляющих ключевых кадрах | CONDITIONING |
| `скрытое пространство` | Скрытая последовательность с включенными кадрами conditioning и обновленной маской шума | 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/LTXVAddGuide/ru.md)

---
**Source fingerprint (SHA-256):** `e7f4e6ed25cddd4b50b98341c63fc9915afc4956317ac7a5a9121fdc53c03a2d`