هذه العقدة مصممة لمعالجة وتهيئة البيانات لاستخدامها في نماذج StableZero123، مع التركيز على تحضير المدخلات بتنسيق محدد متوافق ومُحسّن لهذه النماذج.

## المدخلات

| المعامل | الوصف | نوع Comfy |
| --- | --- | --- |
| `clip_vision` | يعالج البيانات البصرية لتتوافق مع متطلبات النموذج، مما يعزز فهم النموذج للسياق البصري. | `CLIP_VISION` |
| `init_image` | يعمل كصورة أولية مدخلة للنموذج، ويضع الأساس لعمليات أخرى قائمة على الصور. | `IMAGE` |
| `vae` | يدمج مخرجات الترميز التلقائي المتغير، مما يسهل قدرة النموذج على توليد الصور أو تعديلها. | `VAE` |
| `width` | يحدد عرض الصورة الناتجة، مما يسمح بتغيير الحجم ديناميكيًا وفقًا لاحتياجات النموذج. | `INT` |
| `height` | يحدد ارتفاع الصورة الناتجة، مما يتيح تخصيص أبعاد المخرجات. | `INT` |
| `batch_size` | يتحكم في عدد الصور التي تتم معالجتها في دفعة واحدة، مما يحسن الكفاءة الحسابية. | `INT` |
| `elevation` | يضبط زاوية الارتفاع لعرض النموذج ثلاثي الأبعاد، مما يعزز الفهم المكاني للنموذج. | `FLOAT` |
| `azimuth` | يعدل زاوية السمت لتصور النموذج ثلاثي الأبعاد، مما يحسن إدراك النموذج للاتجاه. | `FLOAT` |

## المخرجات

| المعامل | الوصف | نوع البيانات |
| --- | --- | --- |
| `positive` | يولد متجهات تكييف إيجابية، مما يساعد في تعزيز السمات الإيجابية للنموذج. | `CONDITIONING` |
| `negative` | ينتج متجهات تكييف سلبية، مما يساعد النموذج في تجنب سمات معينة. | `CONDITIONING` |
| `latent` | ينشئ تمثيلات كامنة، مما يسهل رؤى أعمق للنموذج حول البيانات. | `LATENT` |

> تم إنشاء هذه الوثيقة بواسطة الذكاء الاصطناعي. إذا وجدت أي أخطاء أو لديك اقتراحات للتحسين، فلا تتردد في المساهمة! [تحرير على GitHub](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/Stablezero123Conditioning/ar.md)