Unsamplingによるパーチメントスタイル

このワークフローは、によって作成され、ComfyUIでの一貫したスタイル転送の手法としてUnsamplingを探求しています。Unsamplingの使用に関する包括的なガイドは、こちらを参照してください: 。

このワークフローを利用することで、ビデオを簡単にパーチメントスタイルのイラストに変換できます。このプロセスはシンプルで、ビデオをシームレスに変換し、見事なパーチメントスタイルの出力を得ることができます。

ComfyUIでのUnsamplingプロセスは、入力ビデオを元の動きと構成を保持する潜在的なノイズに変換します。ランダムノイズに頼る代わりに、この表現的なノイズが拡散プロセスの出発点となります。これにより、出力ビデオで時間的一貫性を維持しながら、目標のパーチメントスタイルを適用できます。

Parchment Style Unsampling Workflowの主要コンポーネント:

Inputs: ここに入力ビデオをアップロードします。frame_load_cap設定は、入力ビデオから読み込まれるフレームの数を制限します。select_every_nth設定はフレームをスキップして、処理されるフレームの総数を減らします。select_every_nthの値を増やすと処理速度が上がりますが、出力の滑らかさに影響を与える可能性があります。

Unsample: Unsampleコンポーネントは、eulerサンプリングを使用して元のビデオを表現するノイズを特定します。cfgスケールを増やすと、Unsamplerが入力によりよく一致するように強制します。Flip Sigmaノードは拡散プロセスを逆転させ、入力フレームを表現的な潜在ノイズに変換し、スタイル転送に必要なパーチメントにします。

Prompt: よく練られたプロンプトは、特にスタイル転送を強化するときに一貫性を高めます。パーチメントスタイルの場合、ポジティブプロンプトは"インク描画のミニマリストイラストをパーチメントに"です。テクスチャと複雑さを高めるための詳細な指示を含めることもでき、パーチメントスタイルをさらに洗練され表現豊かにします。

ControlNet: ControlNetコンポーネントは、DepthAnythingV2によって前処理されたDepth ControlNetを使用して、リサンプリング中に元のビデオの構造とジオメトリを維持します。strength設定は、出力に対するControlNetの影響を制御し、より高い値は深度マップにより忠実に従います。

Resample: Resampleコンポーネントは、拡散プロセスを再適用して、パーチメントスタイルを取り入れ、テクスチャと全体的な視覚効果を高めることで、Unsampled潜在ノイズを処理します。

Outputs: デコードされたフレームは画像として保存され、元のフレームレートでアップスケールされたMP4ビデオに結合されます。

パーチメントスタイルは、利用可能な多くの創造的な可能性の一例にすぎません。このUnsamplingワークフローを使用して、望む美的表現を達成するために自由に実験してください！