이 노드는 Alibaba Wan Fun Control 모델을 지원하여 비디오 생성을 돕기 위해 추가되었으며, [이 커밋](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/commit/3661c833bcc41b788a7c9f0e7bc48524f8ee5f82) 이후에 추가되었습니다.

- **목적:** Wan 2.1 Fun Control 모델을 사용하여 비디오 생성에 필요한 컨디셔닝 정보를 준비합니다.

WanFunControlToVideo 노드는 Wan Fun Control 모델을 지원하여 비디오 생성을 돕기 위해 설계된 ComfyUI 추가 기능으로, WanFun 제어를 활용한 비디오 제작을 목표로 합니다.

이 노드는 필수 컨디셔닝 정보를 준비하고 잠재 공간의 중심점을 초기화하여, Wan 2.1 Fun 모델을 사용한 후속 비디오 생성 과정을 안내하는 역할을 합니다. 노드 이름은 그 기능을 명확히 나타내며, 다양한 입력을 받아 WanFun 프레임워크 내에서 비디오 생성을 제어하는 데 적합한 형식으로 변환합니다.

ComfyUI 노드 계층 구조에서 이 노드의 위치는 비디오 생성 파이프라인의 초기 단계에서 작동하며, 실제 샘플링이나 비디오 프레임 디코딩 전에 컨디셔닝 신호를 조작하는 데 중점을 둡니다.

## 입력

| 매개변수 이름 | 설명 | 필수 여부 | 데이터 유형 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| positive | 표준 ComfyUI 긍정 컨디셔닝 데이터로, 일반적으로 "CLIP Text Encode" 노드에서 가져옵니다. 긍정 프롬프트는 사용자가 생성된 비디오에서 상상하는 콘텐츠, 주제 및 예술적 스타일을 설명합니다. | 예 | CONDITIONING | N/A |
| negative | 표준 ComfyUI 부정 컨디셔닝 데이터로, 일반적으로 "CLIP Text Encode" 노드에서 생성됩니다. 부정 프롬프트는 사용자가 생성된 비디오에서 피하고자 하는 요소, 스타일 또는 아티팩트를 지정합니다. | 예 | CONDITIONING | N/A |
| vae | Wan 2.1 Fun 모델 제품군과 호환되는 VAE(변분 오토인코더) 모델이 필요하며, 이미지/비디오 데이터의 인코딩 및 디코딩에 사용됩니다. | 예 | VAE | N/A |
| width | 출력 비디오 프레임의 원하는 너비(픽셀 단위)로, 기본값은 832, 최소값은 16, 최대값은 nodes.MAX_RESOLUTION에 의해 결정되며, 단계 크기는 16입니다. | 예 | INT | 832 |
| height | 출력 비디오 프레임의 원하는 높이(픽셀 단위)로, 기본값은 480, 최소값은 16, 최대값은 nodes.MAX_RESOLUTION에 의해 결정되며, 단계 크기는 16입니다. | 예 | INT | 480 |
| length | 생성된 비디오의 총 프레임 수로, 기본값은 81, 최소값은 1, 최대값은 nodes.MAX_RESOLUTION에 의해 결정되며, 단계 크기는 4입니다. | 예 | INT | 81 |
| batch_size | 단일 배치에서 생성되는 비디오 수로, 기본값은 1, 최소값은 1, 최대값은 4096입니다. | 예 | INT | 1 |
| clip_vision_output | (선택 사항) CLIP 비전 모델에 의해 추출된 시각적 특징으로, 시각적 스타일 및 콘텐츠 가이드를 허용합니다. | 아니오 | CLIP_VISION_OUTPUT | None |
| start_image | (선택 사항) 생성된 비디오의 시작 부분에 영향을 미치는 초기 이미지입니다. | 아니오 | IMAGE | None |
| control_video | (선택 사항) 사용자가 사전 처리된 ControlNet 참조 비디오를 제공할 수 있도록 하며, 생성된 비디오의 움직임과 잠재적 구조를 안내합니다. | 아니오 | IMAGE | None |

## 출력

| 매개변수 이름 | 설명 | 데이터 유형 |
| --- | --- | --- |
| positive | 인코딩된 start_image 및 control_video를 포함한 향상된 긍정 컨디셔닝 데이터를 제공합니다. | CONDITIONING |
| negative | 동일한 concat_latent_image를 포함하는 향상된 부정 컨디셔닝 데이터를 제공합니다. | CONDITIONING |
| latent | "samples" 키를 가진 빈 잠재 텐서를 포함하는 사전(dictionary)입니다. | LATENT |

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