Question 1

FFmpegの`afade=t=out`により、遅延させたaudio_mixerトラックが最初の数秒以降に無音になってしまう問題を修正するにはどうすればよいですか？

Accepted Answer

これは、`afade=t=out:d=N` のデフォルトが `st=0` であるため、フェードアウトがストリームの先頭から開始されることが原因です。`N` 秒が経過すると、トラックは遅延されたセグメントを含め、残りの時間は無音のままになります。

各ソーストラックの長さをプローブし、フェードアウトの開始時刻を明示的に設定することで修正します。`adelay` の前に、ソースタイムライン上でフェードを適用してください:

```python
import subprocess

duration = float(
    subprocess.check_output([
        "ffprobe", "-v", "error",
        "-show_entries", "format=duration",
        "-of", "csv=p=0",
        track_path,
    ]).strip()
)

if fade_in > 0:
    filters.append(f"afade=t=in:st=0:d={fade_in}")

if fade_out > 0:
    fade_out_start = duration - fade_out
    filters.append(
        f"afade=t=out:st={fade_out_start:.4f}:d={fade_out}"
    )

# ソースタイムライン上のフェードの後に adelay を追加します。
filters.append(f"adelay={int(start_seconds * 1000)}|{int(start_seconds * 1000)}")
```

`afade` を `adelay` の後に適用する場合は、次のようにします:

```python
fade_out_start = start_seconds + duration - fade_out
filters.append(f"afade=t=out:st={fade_out_start:.4f}:d={fade_out}")
```

同じ修正を `_mix()` と `_duck()` の両方に適用してください。一時的な回避策としては、`fade_out_seconds` を削除するか、最終出力タイムラインを使用して `amix` の後に単一の `afade` フィルターを配置する方法があります。

Question 2

なぜ hyperframes_compose は MP4 が正常にレンダリングされたにもかかわらず、「render exited 0 but output file missing」と報告するのですか？

Accepted Answer

相対パスの `output_path` は 2 つの異なる作業ディレクトリに対して解決されます。レンダーのサブプロセスは `cwd=workspace` で実行されるためワークスペース配下にファイルを書き込みますが、続く `output_path.exists()` のチェックはツールプロセスの CWD（通常はリポジトリのルート）に対して実行されます。レンダリング前に出力パスを一度だけ絶対パスに解決することで修正してください: ```python output_path = Path( inputs.get("output_path") or (workspace / "renders" / "final.mp4") ).expanduser().resolve() ``` 同じ絶対パスを `--output` 引数と存在チェックの両方に使用してください。回避策としては、絶対パスの `output_path` を渡すか、そのメッセージを実際のレンダリング失敗として扱う代わりに、正常にレンダリングされたファイルを `/` 配下で探してください。

Question 3

FFmpeg の chromakey オーバーレイで 1x1 の単色動画が生成され、被写体が失われる問題を修正する方法

Accepted Answer

背景が 1x1 のままになるのは、`scale=iw:ih` が color ソース自身の寸法を使用し、`overlay` が最初の入力のサイズを使用するためです。オーバーレイする前に、`scale2ref` を使って 1x1 の背景を前景フレームに合わせてスケーリングしてください:

```bash
ffmpeg -y -f lavfi -i "color=c=0x0E172A:size=1x1" -i frame.png \
  -filter_complex "[0:v][1:v]scale2ref[bg][fgbase];[fgbase]chromakey=color=0x00FF00:similarity=0.3:blend=0.08[fg];[bg][fg]overlay=0:0" \
  -frames:v 1 out.png
```

同等のフィルターグラフ:

```text
[0:v][1:v]scale2ref[bg][fgbase];
[fgbase]chromakey=color=0x00FF00:similarity=0.3:blend=0.08[fg];
[bg][fg]overlay=0:0
```

`GreenScreenProcessor._process_chromakey` で、実質何もしていない `[0:v]scale=iw:ih[bg]` ステップをこの `scale2ref` フローに置き換えてください。次のコマンドで結果を確認します:

```bash
ffprobe -v quiet -show_entries stream=width,height -of csv=p=0 out.png
```

`1,1` ではなく、`320,240` のようなソースフレームの寸法が報告されるはずです。

Question 4

transformers 5でCLIPエンベッディングがすべて失敗した際に、corpus_builderが空のindex.jsonlで成功を報告してしまう問題を修正する方法

Accepted Answer

これは、`transformers>=5.0` で `get_image_features()` の戻り値の型が変更された一方で、`lib/clip_embedder.py` が 5.x 以前のテンソル API を想定しているために発生します。その結果、すべての画像が失敗しますが、古いバージョンの `corpus_builder` は `clips_added=0` の場合でも `success=True` を返します。暫定的な回避策: Transformers を最新の 4.x リリースにダウングレードします: ```bash pip install "transformers<5" ``` 例: ```bash pip install "transformers==4.46.3" ``` 次に、空の `index.jsonl` を削除して `corpus_builder` を再実行します。`clip_search` や検索を実行する前に、結果が `clips_added > 0` を報告することを確認してください。恒久的な修正: 1. `requirements.txt` またはインストール手順で依存関係を固定します: ```text transformers<5 ``` 2. `lib/clip_embedder.py` を更新し、必要に応じてテンソルまたは `pooler_output` をアンラップすることで、`transformers>=5` の戻り値に対応できるようにします。 3. 候補が1つも埋め込まれなかった場合に `corpus_builder.execute()` がフェイルクローズするようにします: ```python if candidates_seen > 0 and clips_added == 0: return ToolResult( success=False, error=f"All {candidates_seen} candidates failed to embed", data={"errors": errors}, ) ``` 高い失敗率のチェックを追加することもできますが、本質的な条件は、空でない実行でクリップが0件となった場合に、成功を報告したり、有効に見える空のコーパスインデックスを書き込んだりしてはならないということです。

Question 5

ComfyUI で WAN 2.2 text-to-video が、有効な MP4 内にちらつく無関係な静止画を生成してしまう問題を修正するには、どうすればよいですか？

Accepted Answer

画像ラテントではなく、時間軸を持つ動画ラテントを使用してください。同梱の `wan22-t2v-4step.json` で、ノード11の `EmptyLatentImage` を `EmptyHunyuanLatentVideo` に置き換えます：

```json
"11": {
  "class_type": "EmptyHunyuanLatentVideo",
  "inputs": {
    "width": 832,
    "height": 480,
    "length": 81,
    "batch_size": 1
  }
}
```

次に、`ComfyUIVideo._build_t2v` を更新して、`batch_size` にフレーム数を設定しないようにします。代わりに `length` をパッチする必要があります：

```python
node_11["inputs"].update({
    "width": width,
    "height": height,
    "length": num_frames,
    "batch_size": 1,
})
```

`EmptyLatentImage(batch_size=81)` は81枚の独立した画像を生成するため、ストロボ効果が発生します。`EmptyHunyuanLatentVideo(length=81, batch_size=1)` は、一貫性のある1つの81フレーム動画ラテントを生成します。これは ComfyUI の公式 WAN 2.2 t2v テンプレートと一致しています。

MP4 コンテナ、コーデック、再生時間、フレーム数はすべて有効であるため、`ffprobe` ではこの問題を検出できません。出力を視聴するか、隣接するフレームを比較して確認してください。壊れたレンダリングではフレーム間の差異が大きく現れますが、一貫した動きでは差異が小さく滑らかになります。メンテナンスされているリリースを使用している場合は workflow/builder PR を適用し、必要に応じて関連する validation PR からランタイムのストロボ検出を追加してください。

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