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# MoGePanoramaInference - ComfyUI Built-in Node Documentation

> 此节点对等距柱状全景图执行深度估计。

此节点对等距柱状全景图执行深度估计。它将全景图分割为 12 个透视视图，在每个视图上运行 MoGe 深度估计模型，然后将各视图结果合并回覆盖完整全景图的单张深度图。每个视图预测的法线和度量尺度会被忽略，因为各视图的尺度无法在重叠接缝处对齐。

## 输入

| 参数                 | 描述                                                                                          | 数据类型        | 必需 | 范围         |
| ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------- | -- | ---------- |
| `moge_model`       | 用于推理的 MoGe 模型。                                                                              | MOGE\_MODEL | 是  |            |
| `image`            | 等距柱状全景图（任意宽高比）。此节点仅接受单张图像；传入一批图像会引发错误。仅使用前 3 个颜色通道（RGB）。                                    | IMAGE       | 是  |            |
| `resolution_level` | 每个视图的细节级别（0 = 最快，9 = 最详细）（默认值：9）。                                                           | INT         | 是  | 0 到 9      |
| `split_resolution` | 每个透视分割的分辨率（默认值：512）。                                                                        | INT         | 是  | 256 到 1024 |
| `merge_resolution` | 合并后的等距柱状距离图的长边分辨率（默认值：1920）。                                                                | INT         | 是  | 256 到 8192 |
| `batch_size`       | 每批推理处理的视图数（总共 12 个分割视图）（默认值：4）。                                                             | INT         | 是  | 1 到 12     |
| `refine_steps`     | 仅适用于 MoGe-3：对预测深度执行稀疏体积细化遍数。更多遍数可锐化精细细节和边缘，成本大致呈线性增长。0 表示禁用细化。MoGe-1 / MoGe-2 会忽略此项（默认值：3）。 | INT         | 是  | 0 到 8      |

**注意：**

* 输入必须是单张图像。如果 `image` 的批次中包含多于一张图像，节点会引发错误。
* `merge_resolution` 被视为最大长边尺寸。如果全景图小于此值，合并后的图会按原始全景图尺寸生成，而不会进行放大。返回前，合并结果会缩放回原始全景图分辨率。

## 输出

| 输出名称            | 描述                                                                      | 数据类型           |
| --------------- | ----------------------------------------------------------------------- | -------------- |
| `moge_geometry` | 包含估计几何信息的字典：`points`（3D 点云）、`depth`（深度图）、`mask`（有效区域掩码）和 `image`（输入图像）。 | MOGE\_GEOMETRY |

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**Source fingerprint (SHA-256):** `7f21452d035b2fe9d30b0cd15ddad10916439492b1d682a8b28f1a79e375df58`