Vid2Vid Bagian 2 | SDXL Style Transfer

Alur kerja ComfyUI Vid2Vid, dibuat oleh YVANN, memperkenalkan dua alur kerja yang berbeda untuk mencapai animasi berkualitas tinggi dan profesional.

• Alur kerja pertama: ComfyUI Vid2Vid Bagian 1 | Komposisi dan Masking
• Alur kerja kedua: ComfyUI Vid2Vid Bagian 2 | SDXL Style Transfer

ComfyUI Vid2Vid Bagian 2 | SDXL Style Transfer

Alur kerja ini mengubah gaya video asli ke gaya yang Anda inginkan.

Langkah 1: Models Loader | ComfyUI Vid2Vid Workflow Bagian 2

Node Efficient Loader adalah langkah awal di mana Anda memilih model yang sesuai untuk animasi Anda. Ini termasuk memilih model checkpoint, model VAE (Variational Autoencoder), dan model LoRA (Low-Rank Adaptation). Model-model ini sangat penting untuk mendefinisikan kemampuan dan gaya animasi Anda.

Langkah 2: Memuat Output dari Alur Kerja Pertama | ComfyUI Vid2Vid Workflow Bagian 2

Tips PENTING:

1. Gunakan frame_load_cap=10 untuk tes cepat.
2. Jika hasil tes memuaskan, tingkatkan frame_load_cap ke ukuran yang lebih besar.

⚠️ Jika Anda ingin merender video panjang, seperti yang memiliki lebih dari 100 frame, disarankan untuk memisahkan video menjadi beberapa render, masing-masing berisi TIDAK LEBIH DARI 100 FRAME. Merender lebih dari ini sekaligus dapat menyebabkan sistem ComfyUI terganggu. Anda dapat menyesuaikan parameter skip_first_frames dan frame_load_cap untuk memutuskan frame mana yang akan dirender.

Untuk detail lebih lanjut, silakan kunjungi 📽️⚠️ Cara Merender Video Panjang (Lebih dari 200 Frame)

Langkah 3: ControlNet | ComfyUI Vid2Vid Workflow Bagian 2

ControlNet digunakan untuk menambahkan berbagai kontrol kondisional pada proses pembuatan gambar. Ini terdiri dari model yang berbeda untuk menerapkan transformasi spesifik:

1. ControlNet Tile: Model ini membantu menjaga konsistensi di seluruh gambar yang berkeramik, memastikan pola dan tekstur tetap berkesinambungan tanpa jahitan yang terlihat.
2. ControlNet Depth: Menambahkan informasi kedalaman pada gambar, menciptakan kesan ruang 3D yang lebih realistis. Model ini menggunakan peta kedalaman untuk membimbing model difusi, meningkatkan persepsi kedalaman dan volume.
3. ControlNet Canny: Menggunakan deteksi tepi untuk memberikan panduan struktural. Dengan mendeteksi dan mempertahankan tepi pada gambar input, ini membantu menjaga integritas bentuk dan garis selama transfer gaya.

Langkah 4: AnimateDiff | ComfyUI Vid2Vid Workflow Bagian 2

Node AnimateDiff memperkenalkan koherensi temporal pada animasi dengan memastikan bahwa perubahan gaya berpindah dengan mulus antar frame. Ini sangat penting untuk menghindari flickering dan memastikan pengalaman visual yang mulus.

Langkah 5: IPAdapter | ComfyUI Vid2Vid Workflow Bagian 2

Node IPAdapter menerapkan transfer gaya yang kuat pada video asli, secara efektif mentransfer gaya artistik yang diinginkan ke frame video. Aplikasi gaya yang kuat ini memastikan bahwa output akhir sangat sesuai dengan visi artistik yang diinginkan sambil mempertahankan integritas konten asli.

Langkah 6: Render Pertama | ComfyUI Vid2Vid Workflow Bagian 2

Render pertama diproduksi berdasarkan aplikasi awal model dan kondisi. Render ini berfungsi sebagai draft.

Langkah 7: Color Match dan Render Kedua | ComfyUI Vid2Vid Workflow Bagian 2

Setelah render pertama, teknik pencocokan warna diterapkan untuk memastikan konsistensi dalam nada warna dan palet di seluruh frame. Setelah pencocokan warna, render kedua diproduksi, menggabungkan penyesuaian yang diperlukan dari render pertama.

Langkah 8: Perbesar jika Diperlukan | ComfyUI Vid2Vid Workflow Bagian 2

Jika resolusi animasi perlu ditingkatkan, teknik perbesaran diterapkan. Langkah ini memastikan bahwa output akhir memenuhi standar kualitas dan resolusi yang diinginkan.

Dengan memanfaatkan alur kerja ComfyUI Vid2Vid Bagian 2, Anda dapat secara efektif mengubah gaya video asli ke dalam ekspresi artistik yang diinginkan, menjaga konsistensi dan kualitas sepanjang proses animasi.