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# ARVideoI2V - ComfyUI Built-in Node Documentation

> 此节点为使用 Causal Forcing 或 Self-Forcing 的 AR（自回归）视频模型准备图像到视频生成设置。

此节点为使用 Causal Forcing 或 Self-Forcing 的 AR（自回归）视频模型准备图像到视频生成设置。它使用 VAE 将起始图像编码到潜空间，并将其存储在模型的 transformer 选项中，以便视频采样过程可以在去噪前初始化 KV 缓存。它使用相同的文本到视频模型检查点，因此无需单独的图像到视频架构。

## 输入

| 参数     | 描述                                            | 数据类型  | 必填 | 范围                |
| ------ | --------------------------------------------- | ----- | -- | ----------------- |
| `模型`   | 用于生成的 AR 视频模型。                                | MODEL | 是  | -                 |
| `vae`  | 用于将起始图像编码到潜空间的 VAE 模型。                        | VAE   | 是  | -                 |
| `起始图像` | 将作为生成视频第一帧的初始图像。仅使用输入批次中的第一张图像，并且仅编码其 RGB 通道。 | IMAGE | 是  | -                 |
| `宽度`   | 生成视频帧的宽度（默认值：832）。                            | INT   | 是  | 16 到 8192 （步长：16） |
| `高度`   | 生成视频帧的高度（默认值：480）。                            | INT   | 是  | 16 到 8192 （步长：16） |
| `长度`   | 生成视频的总帧数（默认值：81）。                             | INT   | 是  | 1 到 1024 （步长：4）   |
| `批量大小` | 在单个批次中生成的视频序列数量（默认值：1）。                       | INT   | 是  | 1 到 64            |

注意：起始图像在编码前会调整到指定的 `width` 和 `height`。潜空间的时间维度计算为 `((length - 1) // 4) + 1`，空间维度为 `height / 8` 和 `width / 8`。

## 输出

| 输出名称     | 描述                                                                                                        | 数据类型   |
| -------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ |
| `MODEL`  | 克隆后的模型，其中编码后的起始图像存储在其 transformer 选项（`ar_config.initial_latent`）中，采样器在去噪前使用它来初始化 KV 缓存。                   | MODEL  |
| `LATENT` | 一个全零填充的潜空间张量，形状为 `[batch_size, 16, lat_t, height // 8, width // 8]`，其中 `lat_t = ((length - 1) // 4) + 1`。 | LATENT |

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