ComfyUI Advanced ControlNet

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v1.1.0

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ComfyUI-고급-ControlNet

시간 단계 및 일괄 잠재성에 걸쳐 ControlNet 강도를 예약하고 사용자 정의 가중치 및 주의 마스크를 적용하기 위한 노드입니다. 여기의 ControlNet 노드는 ComfyUI-AnimateDiff-Evolved 노드에서 사용되는 것과 같은 슬라이딩 컨텍스트 샘플링을 완벽하게 지원합니다. 현재 ControlNets, T2IAdapters, ControlLoRAs, ControlLLLite, SparseCtrls, SVD-ControlNets 및 Reference를 지원합니다.

사용자 정의 가중치를 사용하면 소프트 가중치를 통해 Auto1111의 sd-webui ControlNet 확장의 "내 프롬프트가 더 중요합니다" 기능을 복제할 수 있으며, "ControlNet이 더 중요합니다" 기능은 동일한 소프트 가중치에서 uncond_multiplier를 변경하여 세부적으로 제어할 수 있습니다.

ControlNet 전처리기는 comfyui_controlnet_aux 노드를 통해 사용할 수 있습니다.

특징

시간 단계 및 잠재 강도 스케줄링
주의 마스크
Soft Weights를 통해 sd-webui-controlnet 확장의 "내 프롬프트가 더 중요합니다" 기능을 복제하고 base_multiplier를 통해 부드러움을 조정할 수 있습니다.
Soft Weights 에서 uncond_multiplier 를 통해 sd-webui-controlnet 확장의 "ControlNet이 더 중요함" 기능을 복제합니다.
- uncond_multiplier=0.0은 auto1111 기능과 동일한 결과를 제공하지만 0.0에서 1.0 사이의 값을 문제 없이 사용하여 설정을 세부적으로 제어할 수 있습니다.
슬라이딩 컨텍스트 창에 대한 ControlNet, T2IAdapter 및 ControlLoRA 지원
ControlLLLite 지원
SparseCtrl 지원
SVD-ControlNet 지원
- CiaraRowles 가 훈련한 안정적인 비디오 확산 ControlNet: 깊이, 선형
참조 지원
- reference_attn , reference_adain 및 refrence_adain+attn 모드를 지원합니다. style_fidelity 및 ref_weight 각각 Auto1111의 style_fidelity 및 control_weight와 동일하며 Apply ControlNet의 강점은 ref 영향을 받은 결과와 no-ref 결과 간의 균형입니다. 스타일 충실도, 가중치, attn 및 adain의 강도를 개별적으로 조정할 수 있는 Reference ControlNet(Finetune) 노드도 있습니다.

일정 설명

예약의 두 가지 핵심 개념은 시간 단계 키프레임 과 잠재 키프레임 입니다.

타임스텝 키프레임은 컨트롤넷 설정을 안내하는 값을 보유하고 있으며 샘플링 프로세스의 백분율에 해당하는 start_percent를 기준으로 적용되기 시작합니다. 여기에는 각 잠재의 강도, control_net_weights 및 latent_keyframes(각 잠재의 특정 강도)에 대한 마스크가 포함될 수 있으며 모두 선택 사항입니다.

잠재 키프레임은 특정 잠재에 대한 컨트롤넷의 강도를 결정합니다. 여기에 포함된 것은 잠재의 배치_인덱스와 컨트롤넷이 해당 잠재에 적용해야 하는 강도뿐입니다. 개념적으로, 잠재 키프레임은 선택한 강도 값을 가진 균일한 마스크와 동일한 효과를 얻습니다.

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노드

여기에 제공된 ControlNet 노드는 Apply Advanced ControlNet 및 Load Advanced ControlNet Model (또는 diff) 노드입니다. 바닐라 ControlNet 노드도 호환되며 거의 상호 교환적으로 사용할 수 있습니다. 유일한 차이점은 고급 버전의 ControlNet을 사용하려면 이러한 노드 중 하나 이상을 사용해야 한다는 것입니다(AnimateDiff-Evolved와 같은 슬라이딩 컨텍스트 샘플링에 중요). .

열쇠:

? - 필수 입력
? - 선택적 입력
? - 위젯으로 시작하고 입력으로 변환 가능
? - 선택적인 입력/출력이지만 필요하지 않은 경우 사용하지 않는 것이 좋습니다.
? - 출력

고급 ControlNet 적용

Advanced ControlNet 기능이 추가된 점을 제외하면 바닐라 Apply Advanced ControlNet(Advanced) 노드와 동일한 기능입니다. ControlNet 로더의 모든 ControlNet을 고급 버전으로 자동 변환합니다.

입력

? positive : 조건화(긍정적).
? 부정 : 조건화(부정).
? control_net : 로드된 컨트롤넷; 지원되는 유형인 경우 이 노드에 의해 자동으로 고급 버전으로 변환됩니다.
? image : 컨트롤넷을 안내하는 이미지 - 로드된 컨트롤넷에 필요한 경우 이미지를 사전 처리해야 합니다. 하나의 이미지가 제공되면 모든 잠재 항목에 사용됩니다. 더 많은 이미지가 제공되면 각 잠재 항목에 대해 각 이미지를 별도로 사용합니다. 잠재 수를 충족할 만큼 이미지가 충분하지 않은 경우 바닐라 ControlNet 기능과 일치하도록 처음부터 이미지를 반복합니다.
? Mask_Optional : 컨트롤넷에 적용할 주의 마스크; 기본적으로 컨트롤넷을 적용할 이미지 부분(마스크가 바이너리가 아닌 경우 상대적 강도)을 결정합니다. 이미지 입력과 동일합니다. 두 개 이상의 마스크를 제공하는 경우 각각은 다른 잠재성에 적용될 수 있습니다.
? timestep_kf : 샘플링 단계 전반에 걸쳐 제어망 효과를 안내하는 시간 단계 키프레임입니다.
? latent_kf_override : 잠재 키프레임을 재정의합니다. 시간 단계 키프레임의 다른 기능이 필요하지 않은 경우 유용합니다. 참고: 이 잠재 키프레임은 연결된 시간 단계 키프레임에 연결된 다른 잠재 키프레임이 있는지 여부에 관계없이 모든 시간 단계에 적용됩니다.
? Weights_override : 가중치를 재정의합니다. 시간 단계 키프레임의 다른 기능이 필요하지 않은 경우 유용합니다. 참고: 이 가중치는 연결된 시간 단계 키프레임에 연결된 다른 가중치가 있는지 여부에 관계없이 모든 시간 단계에 적용됩니다.
? 강도 : 컨트롤넷의 강도; 1.0은 최대 강도이고, 0.0은 전혀 효과가 없습니다.
? start_percent : 컨트롤넷이 적용되기 시작해야 하는 샘플링 단계 백분율 - 시간 단계 키프레임에 설정된 start_percent에 관계없이 이 start_percent에 도달할 때까지 적용되지 않습니다.
? stop_percent : 컨트롤넷 적용을 중지해야 하는 샘플링 단계 백분율 - 시간 단계 키프레임에 설정된 start_percent에 관계없이 이 end_percent에 도달하면 적용되지 않습니다.

출력

? positive : 적용된 컨트롤넷을 사용한 컨디셔닝(긍정적)
? negative : 컨트롤넷이 적용된 컨디셔닝(음수)

고급 ControlNet 모델 로드

ControlNet 모델을 로드하고 이 저장소의 모든 기능을 지원하는 고급 버전으로 변환합니다. Apply Advanced ControlNet 노드와 함께 사용하는 경우 이 노드에서 timestep_keyframe 입력을 사용할 이유가 없습니다. 대신 Apply 노드에서 timestep_kf를 사용하십시오.

입력

? timestep_keyframe : ControlNet이 선택된 timestep_keyframes를 사용하도록 하는 선택적이고 불필요한 입력입니다. 필요한 경우가 아니면 사용하면 안 됩니다. 이 노드가 Apply Advanced ControlNet 노드에 연결되어 있지 않지만 여전히 Timestep Keyframe을 사용하거나 동일한 시나리오에서 ControlWeights의 TK_SHORTCUT 출력을 사용하려는 경우에 유용합니다. Apply Advanced ControlNet 노드(제공되는 경우)의 timestep_kf 입력에 의해 재정의됩니다.
? model : 노드의 diff 버전에 연결하는 모델입니다. 일부 컨트롤넷은 모델을 수신하도록 설계되었습니다. 이것이 무엇을 하는지 모른다면 아마도 diff 버전의 노드를 사용하고 싶지 않을 것입니다.

출력

? CONTROL_NET : 로드된 고급 ControlNet

시간 단계 키프레임

설정된 start_percent를 기반으로 시간 단계(샘플링 단계)에 걸쳐 노드를 예약합니다. 시간 단계 키프레임을 연결하면 시간 단계 키프레임 일정을 통해 샘플링 단계(백분율 기준)에 걸쳐 ControlNet 일정을 설정할 수 있습니다.

입력

? prev_timestep_kf : 일정을 생성하기 위해 Timestep Keyframe을 함께 연결하는 데 사용됩니다. 순서는 중요하지 않습니다. 시간 단계 키프레임은 start_percent를 기준으로 자동으로 정렬됩니다. 시간 단계 키프레임과 동일한 start_percent를 포함하는 prev_timestep_keyframe에 포함된 모든 시간 단계 키프레임을 덮어씁니다.
? cn_weights : 이 타임스텝 키프레임이 적용되는 동안 컨트롤넷에 적용할 가중치입니다. 로드된 컨트롤넷과 호환되어야 합니다. 그렇지 않으면 어떤 가중치 유형이 호환되는지 설명하는 오류가 발생합니다. Inherit_missing이 True이고 control_net_weight가 전달되지 않으면 시간 단계 키프레임 일정에서 마지막으로 사용된 가중치를 재사용하려고 시도합니다. Apply Advanced ControlNet 노드에 Weight_override가 있는 경우 샘플링 중에 control_net_weight 대신 Weight_override가 사용됩니다.
? latent_keyframe : 이 타임스텝 키프레임이 적용되는 동안 컨트롤넷에 적용할 잠재 키프레임입니다. Inherit_missing이 True인 경우 latent_keyframe이 전달되지 않으면 시간 단계 키프레임 일정에서 마지막으로 사용된 가중치를 재사용하려고 시도합니다. Apply Advanced ControlNet 노드에 latent_kf_override가 있는 경우 샘플링 중에 latent_keyframe 대신 latent_lf_override가 사용됩니다.
? Mask_Optional : 컨트롤넷에 적용할 주의 마스크; 기본적으로 컨트롤넷을 적용할 이미지 부분(마스크가 바이너리가 아닌 경우 상대적 강도)을 결정합니다. Apply Advanced ControlNet 노드의 Mask_Optional과 동일하며 하나의 MAK를 모든 잠재 항목에 적용하거나 각 잠재 항목에 대해 개별 마스크를 적용할 수 있습니다. 상속_누락이 참인 경우, 전달된 마스크_선택사항이 없으면 시간 단계 키프레임 일정에서 마지막으로 사용된 마스크_선택사항을 재사용하려고 시도합니다. Apply Advanced ControlNet 노드의 마스크_옵션에 의해 재정의되지 않습니다. 함께 사용됩니다.
? start_percent : 이 시간 단계 키프레임을 사용할 수 있는 샘플링 단계 백분율입니다. 시간 단계 키프레임 일정에서 시간 단계 키프레임의 '키' 역할을 합니다.
? 강도 : 컨트롤넷의 강도; 기본적으로 Apply ControlNet 노드의 강도와 함께 적용되는 이 값을 컨트롤넷에 곱합니다. 0.0으로 설정하면 이 Timestep Keyframe의 효과가 지속되는 동안 아무런 효과가 없으며 아무 작업도 수행하지 않아 샘플링 속도가 빨라집니다.
? null_latent_kf_strength : latent_keyframes에 전달된 설명되지 않은 잠재성에 할당할 강도입니다. latent_keyframes가 전달되지 않거나 샘플링 중에 latent_keyframes에 포함되지 않은 Batch_indeces가 없으면 아무런 효과가 없습니다.
? 상속_missing : 이 TimestepKeyframe에 포함되지 않은 선택적 값(control_net_weights, latent_keyframe 및 마스크_option)에 대해 이전 Timestep Keyframe의 값을 재사용해야 하는지 결정합니다. 특정 입력만 상속하려면 기본 입력을 사용하세요.
? 보장_단계 : 1 이상이면 일정에서 이 키프레임보다 앞선 타임스텝 키프레임의 start_percent가 현재 샘플링 비율에 더 가깝더라도 이 타임스텝 키프레임은 다음 선택된 타임스텝 키프레임으로 이동하기 전에 지정된 양의 단계에 대해 계속 사용됩니다. 다음 단계. 시간 단계 키프레임 사용 여부에 관계없이 해당 입력은 여전히 상속_누락 목적으로 간주됩니다.

출력

? TIMESTEP_KF : 생성된 시간 단계 키프레임으로, 다른 항목이나 시간 단계 키프레임 입력에 연결될 수 있습니다.

시간 단계 키프레임 보간

지정된 백분율 범위에서 보간된 강도 값을 사용하여 시간 단계 키프레임을 생성할 수 있습니다. (첫 번째 생성된 키프레임에는 warranty_steps=1이 있고 나머지는 warranty_steps=0이 있습니다).

입력

? prev_timestep_kf : 일정을 생성하기 위해 Timestep Keyframe을 함께 연결하는 데 사용됩니다. 순서는 중요하지 않습니다. 시간 단계 키프레임은 start_percent를 기준으로 자동으로 정렬됩니다. 시간 단계 키프레임과 동일한 start_percent를 포함하는 prev_timestep_keyframe에 포함된 모든 시간 단계 키프레임을 덮어씁니다.
? cn_weights : 이 타임스텝 키프레임이 적용되는 동안 컨트롤넷에 적용할 가중치입니다. 로드된 컨트롤넷과 호환되어야 합니다. 그렇지 않으면 어떤 가중치 유형이 호환되는지 설명하는 오류가 발생합니다. Inherit_missing이 True이고 control_net_weight가 전달되지 않으면 시간 단계 키프레임 일정에서 마지막으로 사용된 가중치를 재사용하려고 시도합니다. Apply Advanced ControlNet 노드에 Weight_override가 있는 경우 샘플링 중에 control_net_weight 대신 Weight_override가 사용됩니다.
? latent_keyframe : 이 타임스텝 키프레임이 적용되는 동안 컨트롤넷에 적용할 잠재 키프레임입니다. Inherit_missing이 True인 경우 latent_keyframe이 전달되지 않으면 시간 단계 키프레임 일정에서 마지막으로 사용된 가중치를 재사용하려고 시도합니다. Apply Advanced ControlNet 노드에 latent_kf_override가 있는 경우 샘플링 중에 latent_keyframe 대신 latent_lf_override가 사용됩니다.
? Mask_Optional : 컨트롤넷에 적용할 주의 마스크; 기본적으로 컨트롤넷을 적용할 이미지 부분(마스크가 바이너리가 아닌 경우 상대적 강도)을 결정합니다. Apply Advanced ControlNet 노드의 Mask_Optional과 동일하며 하나의 MAK를 모든 잠재 항목에 적용하거나 각 잠재 항목에 대해 개별 마스크를 적용할 수 있습니다. 상속_누락이 참인 경우, 전달된 마스크_선택사항이 없으면 시간 단계 키프레임 일정에서 마지막으로 사용된 마스크_선택사항을 재사용하려고 시도합니다. Apply Advanced ControlNet 노드의 마스크_옵션에 의해 재정의되지 않습니다. 함께 사용됩니다.
? start_percent : 처음 생성된 시간 단계 키프레임을 사용할 수 있는 샘플링 단계 백분율입니다.
? end_percent : 마지막으로 생성된 Timestep Keyframe을 사용할 수 있는 샘플링 단계 백분율입니다.
? Strength_start : 범위 시작 시 Timestep Keyframe의 강도입니다.
? Strength_end : 범위 끝에서 Timestep Keyframe의 강도입니다.
? interpolation : 보간 방법.
? 간격 : 생성할 총 키프레임의 양입니다. 첫 번째 키프레임의 start_percent는 start_percent와 같고, 마지막 키프레임의 start_percent는 end_percent와 같습니다.
? null_latent_kf_strength : latent_keyframes에 전달된 설명되지 않은 잠재성에 할당할 강도입니다. latent_keyframes가 전달되지 않거나 샘플링 중에 latent_keyframes에 포함되지 않은 Batch_indeces가 없으면 아무런 효과가 없습니다.
? 상속_missing : 이 TimestepKeyframe에 포함되지 않은 선택적 값(control_net_weights, latent_keyframe 및 마스크_option)에 대해 이전 Timestep Keyframe의 값을 재사용해야 하는지 결정합니다. 특정 입력만 상속하려면 기본 입력을 사용하세요.
? print_keyframes : True인 경우 디버깅 목적으로 이 노드에서 생성된 시간 단계 키프레임을 인쇄합니다.

출력

? TIMESTEP_KF : 생성된 시간 단계 키프레임으로, 다른 항목이나 시간 단계 키프레임 입력에 연결될 수 있습니다.

목록의 시간 단계 키프레임

ComfyUI_FizzNodes 노드의 Batch Value Schedule과 같은 부동 소수점 목록을 통해 Timestep Keyframe을 생성할 수 있습니다. (첫 번째 생성된 키프레임에는 warranty_steps=1이 있고 나머지는 warranty_steps=0이 있습니다).

입력

? prev_timestep_kf : 일정을 생성하기 위해 Timestep Keyframe을 함께 연결하는 데 사용됩니다. 순서는 중요하지 않습니다. 시간 단계 키프레임은 start_percent를 기준으로 자동으로 정렬됩니다. 시간 단계 키프레임과 동일한 start_percent를 포함하는 prev_timestep_keyframe에 포함된 모든 시간 단계 키프레임을 덮어씁니다.
? cn_weights : 이 타임스텝 키프레임이 적용되는 동안 컨트롤넷에 적용할 가중치입니다. 로드된 컨트롤넷과 호환되어야 합니다. 그렇지 않으면 어떤 가중치 유형이 호환되는지 설명하는 오류가 발생합니다. Inherit_missing이 True이고 control_net_weight가 전달되지 않으면 시간 단계 키프레임 일정에서 마지막으로 사용된 가중치를 재사용하려고 시도합니다. Apply Advanced ControlNet 노드에 Weight_override가 있는 경우 샘플링 중에 control_net_weight 대신 Weight_override가 사용됩니다.
? latent_keyframe : 이 타임스텝 키프레임이 적용되는 동안 컨트롤넷에 적용할 잠재 키프레임입니다. Inherit_missing이 True인 경우 latent_keyframe이 전달되지 않으면 시간 단계 키프레임 일정에서 마지막으로 사용된 가중치를 재사용하려고 시도합니다. Apply Advanced ControlNet 노드에 latent_kf_override가 있는 경우 샘플링 중에 latent_keyframe 대신 latent_lf_override가 사용됩니다.
? Mask_Optional : 컨트롤넷에 적용할 주의 마스크; 기본적으로 컨트롤넷을 적용할 이미지 부분(마스크가 바이너리가 아닌 경우 상대적 강도)을 결정합니다. Apply Advanced ControlNet 노드의 Mask_Optional과 동일하며 하나의 MAK를 모든 잠재 항목에 적용하거나 각 잠재 항목에 대해 개별 마스크를 적용할 수 있습니다. 상속_누락이 참인 경우, 전달된 마스크_선택사항이 없으면 시간 단계 키프레임 일정에서 마지막으로 사용된 마스크_선택사항을 재사용하려고 시도합니다. Apply Advanced ControlNet 노드의 마스크_옵션에 의해 재정의되지 않습니다. 함께 사용됩니다.
? float_strengths : 각 시간 단계 키프레임의 강도에 해당하는 부동 소수점 목록입니다. 첫 번째는 start_percent에 할당되고 마지막은 end_percent에 할당되며 나머지는 선형적으로 분산됩니다.
? start_percent : 처음 생성된 시간 단계 키프레임을 사용할 수 있는 샘플링 단계 백분율입니다.
? end_percent : 마지막으로 생성된 Timestep Keyframe을 사용할 수 있는 샘플링 단계 백분율입니다.
? null_latent_kf_strength : latent_keyframes에 전달된 설명되지 않은 잠재성에 할당할 강도입니다. latent_keyframes가 전달되지 않거나 샘플링 중에 latent_keyframes에 포함되지 않은 Batch_indeces가 없으면 아무런 효과가 없습니다.
? 상속_missing : 이 TimestepKeyframe에 포함되지 않은 선택적 값(control_net_weights, latent_keyframe 및 마스크_option)에 대해 이전 Timestep Keyframe의 값을 재사용해야 하는지 결정합니다. 특정 입력만 상속하려면 기본 입력을 사용하세요.
? print_keyframes : True인 경우 디버깅 목적으로 이 노드에서 생성된 시간 단계 키프레임을 인쇄합니다.

출력

? TIMESTEP_KF : 생성된 시간 단계 키프레임으로, 다른 항목이나 시간 단계 키프레임 입력에 연결될 수 있습니다.

잠재 키프레임

단일 잠재 키프레임은 특정 배치 인덱스의 강도를 선택합니다. 샘플링 중에 Batch_index가 없으면 아무런 효과가 없습니다. 다른 잠재 키프레임 유형 노드와 연결하여 잠재 키프레임 일정을 생성할 수 있습니다.

입력

? prev_latent_kf : 잠재 키프레임을 함께 연결하여 일정을 만드는 데 사용됩니다. prev_latent_keyframes에 포함된 잠재 키프레임이 이 잠재 키프레임과 동일한 배치_인덱스를 갖는 경우 이 노드의 값보다 우선순위를 갖습니다.
? Batch_index : 컨트롤넷 강도를 적용할 배치 내 잠재 인덱스입니다. 잠재 키프레임 일정에서 잠재 키프레임에 대한 '키' 역할을 합니다.
? Strength : 해당 잠재성에 적용할 컨트롤넷의 세기입니다.

출력

? LATENT_KF : 다른 키프레임 또는 잠재 키프레임 입력에 연결될 수 있는 생성된 잠재 키프레임입니다.

잠재 키프레임 그룹

개별 인덱스 또는 Python 스타일 범위를 통해 잠재 키프레임을 생성할 수 있습니다.

입력

? prev_latent_kf : 잠재 키프레임을 함께 연결하여 일정을 만드는 데 사용됩니다. prev_latent_keyframes에 포함된 잠재 키프레임이 이 잠재 키프레임과 동일한 배치_인덱스를 갖는 경우 이 노드 버전보다 우선순위를 갖습니다.
? latent_Optional : 샘플링을 위해 전달될 것으로 예상되는 잠재성입니다. 음수 인덱스를 사용하려는 경우에만 필요합니다(실제 값으로 자동 변환됨).
? index_strengths : 강도를 할당할 인덱스의 문자열 목록 또는 Python 스타일의 인덱스 범위입니다. latent_Optional이 전달되면 Python 스타일로 음수를 포함하는 음수 인덱스 또는 범위를 포함할 수 있습니다. 다른 인덱스는 쉼표로 구분해야 합니다. 개별 잠재성은 0=0.9 와 같이 batch_index=strength 로 지정할 수 있습니다. 범위는 0:8=strength 처럼 start_index_inclusive:end_index_exclusive=strength 로 지정할 수 있습니다. latents_ional에 0,-4=0.25 와 같은 문자열을 입력한 경우 음수 인덱스가 가능합니다.
? print_keyframes : True인 경우 디버깅 목적으로 이 노드에서 생성된 잠재 키프레임을 인쇄합니다.

출력

? LATENT_KF : 다른 키프레임 또는 잠재 키프레임 입력에 연결될 수 있는 생성된 잠재 키프레임입니다.

잠재 키프레임 보간

범위 내에서 보간된 값을 사용하여 잠재 키프레임을 생성할 수 있습니다.

입력

? prev_latent_kf : 잠재 키프레임을 함께 연결하여 일정을 만드는 데 사용됩니다. prev_latent_keyframes에 포함된 잠재 키프레임이 이 잠재 키프레임과 동일한 배치_인덱스를 갖는 경우 이 노드 버전보다 우선순위를 갖습니다.
? 배치_인덱스_from : 범위의 시작 배치_인덱스가 포함됩니다.
? 배치_인덱스_to : 범위의 배치_인덱스를 종료하며 제외됩니다(파이썬 스타일 범위).
? Strength_from : 보간 시작 강도.
? Strength_to : 보간 강도를 종료합니다.
? interpolation : 보간 방법.
? print_keyframes : True인 경우 디버깅 목적으로 이 노드에서 생성된 잠재 키프레임을 인쇄합니다.

출력

? LATENT_KF : 다른 키프레임 또는 잠재 키프레임 입력에 연결될 수 있는 생성된 잠재 키프레임입니다.

목록의 잠재 키프레임

ComfyUI_FizzNodes 노드의 Batch Value Schedule과 같은 부동 소수점 목록을 통해 잠재 키프레임을 생성할 수 있습니다.

입력

? prev_latent_kf : 잠재 키프레임을 함께 연결하여 일정을 만드는 데 사용됩니다. prev_latent_keyframes에 포함된 잠재 키프레임이 이 잠재 키프레임과 동일한 배치_인덱스를 갖는 경우 이 노드 버전보다 우선순위를 갖습니다.
? float_strengths : 각 잠재 키프레임의 강도에 해당하는 부동 소수점 목록입니다. Batch_index는 목록에 있는 각 부동 소수점 값의 인덱스입니다.
? print_keyframes : True인 경우 디버깅 목적으로 이 노드에서 생성된 잠재 키프레임을 인쇄합니다.