> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://dripart-docs-recommend-assets-api.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# CosmosPredict2ImageToVideoLatent - ComfyUI 組み込みノードのドキュメント

> ComfyUI における CosmosPredict2ImageToVideoLatent ノードの完全なドキュメントです。入力、出力、パラメーターおよび使用方法について学びましょう。

> このドキュメントは AI によって生成されました。誤りを発見された場合、または改善に関するご提案がある場合は、ぜひご貢献ください！ [GitHub で編集](https://github.com/Comfy-Org/embedded-docs/blob/main/comfyui_embedded_docs/docs/CosmosPredict2ImageToVideoLatent/en.md)

CosmosPredict2ImageToVideoLatent ノードは、動画生成のために画像から動画の潜在表現（latent representation）を作成します。このノードでは、空白の動画潜在表現を生成するほか、開始画像および終了画像を組み合わせて、指定された解像度および再生時間を持つ動画シーケンスを生成することも可能です。また、このノードは画像を動画処理に適した潜在空間フォーマットへエンコードする処理を担当します。

## 入力

| パラメーター        | データ型  | 必須  | 範囲                   | 説明                                          |
| ------------- | ----- | --- | -------------------- | ------------------------------------------- |
| `vae`         | VAE   | はい  | -                    | 画像を潜在空間へエンコードするために使用される VAE モデル             |
| `width`       | INT   | いいえ | 16 ～ MAX\_RESOLUTION | 出力動画の幅（ピクセル単位、デフォルト値：848、16 の倍数である必要があります）  |
| `height`      | INT   | いいえ | 16 ～ MAX\_RESOLUTION | 出力動画の高さ（ピクセル単位、デフォルト値：480、16 の倍数である必要があります） |
| `length`      | INT   | いいえ | 1 ～ MAX\_RESOLUTION  | 動画シーケンスのフレーム数（デフォルト値：93、ステップ：4）             |
| `batch_size`  | INT   | いいえ | 1 ～ 4096             | 生成する動画シーケンスの数（デフォルト値：1）                     |
| `start_image` | IMAGE | いいえ | -                    | 動画シーケンスの開始時に使用するオプションの画像                    |
| `end_image`   | IMAGE | いいえ | -                    | 動画シーケンスの終了時に使用するオプションの画像                    |

**注意：** `start_image` および `end_image` のいずれも指定されない場合、ノードは空白の動画潜在表現を生成します。画像が指定された場合、それらはエンコードされ、動画シーケンスの先頭および／または末尾に配置され、適切なマスクが適用されます。

## 出力

| 出力名          | データ型   | 説明                               |
| ------------ | ------ | -------------------------------- |
| `samples`    | LATENT | 生成された動画潜在表現。エンコード済みの動画シーケンスを含みます |
| `noise_mask` | LATENT | 生成処理中に潜在表現のどの部分を保持すべきかを示すマスク     |
