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# ARVideoI2V - ComfyUI Built-in Node Documentation

> Documentation for ARVideoI2V node.

## 개요

이 노드는 Causal Forcing 또는 Self-Forcing을 사용하는 AR(자동 회귀, Auto-Regressive) 비디오 모델을 위한 이미지-투-비디오 생성 설정을 준비합니다. 시작 이미지를 VAE로 잠재 공간에 인코딩하고 이를 모델의 transformer 옵션에 저장하여, 비디오 샘플링 과정이 디노이징 전에 KV 캐시를 시드할 수 있도록 합니다. 동일한 텍스트-투-비디오 모델 체크포인트를 사용하므로 별도의 이미지-투-비디오 아키텍처가 필요하지 않습니다.

## 입력

| 매개변수          | 설명                                                                        | 데이터 타입 | 필수 | 범위                 |
| ------------- | ------------------------------------------------------------------------- | ------ | -- | ------------------ |
| `model`       | 생성에 사용할 AR 비디오 모델입니다.                                                     | MODEL  | 예  | -                  |
| `vae`         | 시작 이미지를 잠재 공간으로 인코딩하는 데 사용되는 VAE 모델입니다.                                   | VAE    | 예  | -                  |
| `start_image` | 생성된 비디오의 첫 번째 프레임으로 사용될 초기 이미지입니다. 입력 배치의 첫 번째 이미지만 사용되며, RGB 채널만 인코딩됩니다. | IMAGE  | 예  | -                  |
| `width`       | 생성된 비디오 프레임의 너비입니다(기본값: 832).                                             | INT    | 예  | 16 \~ 8192(단계: 16) |
| `height`      | 생성된 비디오 프레임의 높이입니다(기본값: 480).                                             | INT    | 예  | 16 \~ 8192(단계: 16) |
| `length`      | 생성된 비디오의 총 프레임 수입니다(기본값: 81).                                             | INT    | 예  | 1 \~ 1024(단계: 4)   |
| `batch_size`  | 단일 배치에서 생성할 비디오 시퀀스의 수입니다(기본값: 1).                                        | INT    | 예  | 1 \~ 64            |

참고: 시작 이미지는 인코딩되기 전에 지정된 `width` 및 `height`로 크기가 조정됩니다. 잠재 시간 차원은 `((length - 1) // 4) + 1`로 계산되며, 잠재 공간 차원은 `height / 8` 및 `width / 8`입니다.

## 출력

| 출력 이름    | 설명                                                                                                                  | 데이터 타입 |
| -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ |
| `MODEL`  | 인코딩된 시작 이미지가 transformer 옵션(`ar_config.initial_latent`)에 저장된 복제 모델로, 샘플러가 디노이징 전에 KV 캐시를 시드하는 데 사용합니다.              | MODEL  |
| `LATENT` | 형태가 `[batch_size, 16, lat_t, height // 8, width // 8]`인 0으로 채워진 잠재 텐서입니다. 여기서 `lat_t = ((length - 1) // 4) + 1`입니다. | LATENT |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `984834951b9d5a22aef51c85a5019fd8ba58cdb2d6fff235371ed29f316896d8`