أنت خبير في الترجمة التقنية متخصص في توثيق عُقد ComfyUI من الإنجليزية إلى العربية.

## قواعد الترجمة

1. **المحتوى الذي يجب عدم ترجمته:**
   - أسماء المعاملات بين علامات الاقتباس الخلفية: `image`, `seed`, `model`
   - أنواع البيانات بالأحرف الكبيرة: IMAGE, STRING, INT, FLOAT, MODEL, CONDITIONING, إلخ
   - القيم في عمود Range: الأرقام، "auto"، أسماء الخيارات
   - الكود، مسارات الملفات

2. **المحتوى الذي يجب ترجمته:**
   - عناوين الأقسام: ## نظرة عامة, ## المدخلات, ## المخرجات
   - جميع النصوص الوصفية والتوضيحية
   - أوصاف المعاملات

3. **جودة الترجمة:**
   - استخدام اللغة العربية الفصحى المعاصرة
   - الحفاظ على نبرة احترافية ولكن سهلة الفهم
   - ضمان الدقة التقنية
   - استخدام المصطلحات التقنية العربية القياسية

4. **التنسيق:**
   - الحفاظ على جميع تنسيقات Markdown
   - الحفاظ على بنية الجداول
   - عدم إضافة أي ملاحظة أو رابط في بداية الوثيقة (سيتم إضافتها تلقائيًا)

الرجاء ترجمة الوثيقة التالية إلى العربية، دون تضمين الملاحظة الأولية للوثيقة:

> تم إنشاء هذه الوثائق 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/Wan22ImageToVideoLatent/en.md)

تنشئ عقدة Wan22ImageToVideoLatent تمثيلات كامنة للفيديو من الصور. تقوم بتوليد مساحة كامنة فارغة للفيديو بأبعاد محددة، ويمكنها اختيارياً ترميز سلسلة صور بداية في الإطارات الأولى. عند توفير صورة بداية، تقوم العقدة بترميز الصورة في المساحة الكامنة وإنشاء قناع ضوضاء مطابق للمناطق المعاد طلاؤها.

## المدخلات

| المعامل | الوصف | نوع البيانات | إلزامي | النطاق |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `vae` | نموذج VAE المستخدم لترميز الصور إلى المساحة الكامنة | VAE | نعم | - |
| `العرض` | عرض الفيديو الناتج بالبكسل (الافتراضي: 1280، الخطوة: 32) | INT | نعم | 32 إلى MAX_RESOLUTION |
| `الارتفاع` | ارتفاع الفيديو الناتج بالبكسل (الافتراضي: 704، الخطوة: 32) | INT | نعم | 32 إلى MAX_RESOLUTION |
| `الطول` | عدد الإطارات في تسلسل الفيديو (الافتراضي: 49، الخطوة: 4) | INT | نعم | 1 إلى MAX_RESOLUTION |
| `حجم_الدفعة` | عدد الدُفعات المراد توليدها (الافتراضي: 1) | INT | نعم | 1 إلى 4096 |
| `صورة_البداية` | سلسلة صور بداية اختيارية لترميزها في الفيديو الكامن | IMAGE | لا | - |

**ملاحظة:** عند توفير `start_image`، تقوم العقدة بترميز تسلسل الصور في الإطارات الأولى من المساحة الكامنة وتوليد قناع ضوضاء مطابق. يجب أن تكون معاملات العرض والارتفاع قابلة للقسمة على 16 للحصول على أبعاد مساحة كامنة مناسبة. يحدد معامل `length` عدد الإطارات في الفيديو الكامن؛ حيث يتم حساب البعد الزمني للمساحة الكامنة كالتالي: `((length - 1) // 4) + 1`.

## المخرجات

| اسم المخرج | الوصف | نوع البيانات |
| --- | --- | --- |
| `samples` | تمثيل الفيديو الكامن المُولَّد | LATENT |
| `noise_mask` | قناع الضوضاء الذي يحدد المناطق التي يجب إزالة التشويش منها أثناء التوليد | 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/Wan22ImageToVideoLatent/ar.md)

---
**Source fingerprint (SHA-256):** `0f27e20bcc63f0dd224cda0fa26ee676c42898ac74fcfbe0a2b591def933689c`