MoGeInference - ComfyUI Built-in Node Documentation - ComfyUI

画像に対して MoGe を実行し、深度とジオメトリを推定します。このノードは入力画像を MoGe モデルで処理し、3D ポイントクラウド、深度マップ、カメラ内部パラメータ、マスク、およびサーフェス法線を生成します。

入力

パラメータ	説明	データ型	必須	範囲
`moge_model`	推論に使用する MoGe モデルです。	MOGE_MODEL	はい	N/A
`image`	深度とジオメトリの推定に使用する入力画像です。最初の 3 つのカラーチャンネル（RGB）のみが使用されます。	IMAGE	はい	N/A
`resolution_level`	処理解像度を制御します。0 = 最速、9 = 最も詳細です。（デフォルト: 9）	INT	はい	0 から 9
`fov_x_degrees`	（詳細設定）ソースカメラの水平方向の視野角です。深度マップを 3D に逆投影する際に使用する焦点距離を設定します。0 = 予測されたポイントから自動復元します。（デフォルト: 0.0）	FLOAT	はい	0.0 から 170.0（ステップ 0.1）
`batch_size`	1 回の推論呼び出しあたりの画像数です。長い動画や画像セットで OOM（メモリ不足）が発生する場合は、この値を下げてください。（デフォルト: 4）	INT	はい	1 から 64
`force_projection`	（詳細設定）予測されたポイントの投影を強制します。（デフォルト: True）	BOOLEAN	はい	True/False
`apply_mask`	（詳細設定）マスクされた（空や無効な）ピクセルのポイントと深度を inf に設定し、メッシュ化時にそれらが除外されるようにします。無効にすると、予測された生のジオメトリがすべての箇所で維持されますが、マスクは別途返されます。（デフォルト: True）	BOOLEAN	はい	True/False
`refine_steps`	（詳細設定）MoGe-3 専用: 予測された深度に対してスパースなボリュメトリック・リファインメントを実行する回数です。回数を増やすと細部やエッジがより鮮明になりますが、コストはほぼ線形に増加します。0 にするとリファインメントが無効になります。MoGe-1 / MoGe-2 では無視されます。（デフォルト: 3）	INT	はい	0 から 8

注: 入力 image のフレーム数が batch_size を超える場合、ノードは複数回の推論呼び出しで処理を行い、結果を単一の出力ジオメトリに結合します。

出力

出力名	説明	データ型
`moge_geometry`	推定されたジオメトリを含む辞書です。元の `image` を含み、さらに `points`（3D ポイントクラウド）、`depth`（深度マップ）、`intrinsics`（カメラ内部パラメータ行列）、`mask`（有効なピクセルを識別するマスク）、`normal`（サーフェス法線）を含む場合があります。	MOGE_GEOMETRY

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Source fingerprint (SHA-256): 10f3399d9b6bc4ff8a940c940f538a8ec8f38a15e7d65f162499c5ab264fad65