Вот перевод документации на русский язык:

Узел WanCameraImageToVideo преобразует изображения в видеопоследовательности путем генерации латентных представлений для создания видео. Он обрабатывает входные данные conditioning и опциональные начальные изображения для создания видеолатентов, которые можно использовать с видеомоделями. Узел поддерживает камерные условия и выходные данные CLIP vision для расширенного контроля над генерацией видео.

## Входные параметры

| Параметр | Описание | Тип данных | Обязательный | Диапазон |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `позитивный` | Позитивные подсказки conditioning для генерации видео | CONDITIONING | Да | - |
| `негативный` | Негативные подсказки conditioning, которых следует избегать при генерации видео | CONDITIONING | Да | - |
| `VAE` | Модель VAE для кодирования изображений в латентное пространство | VAE | Да | - |
| `ширина` | Ширина выходного видео в пикселях (по умолчанию: 832, шаг: 16) | INT | Да | от 16 до MAX_RESOLUTION |
| `высота` | Высота выходного видео в пикселях (по умолчанию: 480, шаг: 16) | INT | Да | от 16 до MAX_RESOLUTION |
| `длина` | Количество кадров в видеопоследовательности (по умолчанию: 81, шаг: 4) | INT | Да | от 1 до MAX_RESOLUTION |
| `размер_пакета` | Количество видео для одновременной генерации (по умолчанию: 1) | INT | Да | от 1 до 4096 |
| `выход_clip_vision` | Опциональные выходные данные CLIP vision для дополнительного conditioning | CLIP_VISION_OUTPUT | Нет | - |
| `начальное_изображение` | Опциональное начальное изображение для инициализации видеопоследовательности. При его наличии первые кадры видео будут основаны на этом изображении, с применением маски для смешивания начальных кадров с сгенерированным содержимым. Изображение масштабируется до указанных ширины и высоты. | IMAGE | Нет | - |
| `условия_камеры` | Опциональные камерные встраиваемые условия для генерации видео. При их наличии эти условия применяются как к позитивному, так и к негативному conditioning. | WAN_CAMERA_EMBEDDING | Нет | - |

**Примечание:** Когда указан `start_image`, узел использует его для инициализации видеопоследовательности и применяет маскирование для смешивания начальных кадров с сгенерированным содержимым. Параметры `camera_conditions` и `clip_vision_output` являются опциональными, но при их наличии они изменяют conditioning как для позитивных, так и для негативных подсказок.

## Выходные данные

| Имя выхода | Описание | Тип данных |
| --- | --- | --- |
| `позитивный` | Модифицированный позитивный conditioning с примененными камерными условиями и выходными данными CLIP vision | CONDITIONING |
| `негативный` | Модифицированный негативный conditioning с примененными камерными условиями и выходными данными CLIP vision | CONDITIONING |
| `latent` | Сгенерированное латентное представление видео для использования с видеомоделями. Тензор латента имеет размерность [batch_size, 16, frames, height/8, width/8], где frames вычисляется как ((length - 1) // 4) + 1. | 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/WanCameraImageToVideo/ru.md)

---
**Source fingerprint (SHA-256):** `19d76097d580b14663afd0aab58810f9dc1685cd32e8f67aa43c820be65239e7`