AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | フラットアニメスタイル
このComfyUIワークフローは、AnimateDiff、ControlNet（Depth、Softedge、OpenPoseを組み込む）、IPAdapter、Face Restore、Loraなどを採用し、オリジナルのビデオコンテンツを独特のフラットアニメスタイルに変換します。このプロセスを合理化し、ユニークなアニメ美学を持つビデオを簡単に作成できるようにします。ComfyUI Vid2Vid (Anime) ワークフロー
- 完全に動作するワークフロー
- 欠落したノードやモデルはありません
- 手動セットアップは不要
- 魅力的なビジュアルを特徴としています
ComfyUI Vid2Vid (Anime) 例
ComfyUI Vid2Vid (Anime) 説明
1. ComfyUIワークフロー：AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter | フラットアニメスタイル
このComfyUIワークフローは、AnimateDiff、Depth、Softedgeなどを備えたControlNet、IPAdapter、FaceRestoreを利用して、オリジナルのビデオコンテンツを独特のフラットアニメスタイルに変換します。結果を得た後、アップスケールノードを有効にしてビデオの解像度を高めることができます。
2. AnimateDiffの概要
の詳細をご確認ください。
3. ControlNetの概要
の詳細をご確認ください。
4. Face Restoreの使用方法
ComfyUIの"FaceRestore"は、画像内の顔を復元するためにカスタムで設計された拡張機能です。CodeFormerモデルの機能を活用して、画像の忠実度を高めます。以下に詳しい説明を示します。
4.1. "Face Restore CF With Model"ノードの入力
facerestore_model: 使用する顔復元モデルを指定します。これは、画像内の顔を強調するために適用されるアルゴリズムを定義するために不可欠です。
image: 復元したい顔を含む入力画像です。ノードはこの画像を処理し、検出された顔に顔復元を適用します。
facedetection: 次のオプションから顔検出モデルを選択します。このモデルは、入力画像から顔を識別して切り抜く役割を担います。これらの各オプションには長所があり、一部はより正確ですが、他は計算リソースの点で高速または軽量です。
- retinaface_resnet50
- retinaface_mobile0.25
- YOLOv5l
- YOLOv5n
codeformer_fidelity (FLOAT): CodeFormerモデルの忠実度を調整できる重要なパラメーターです。この設定は、元の画像に対する高い忠実度で顔を復元することと、画像を強調することのバランスを決定します。値が高いほど元の特徴をより多く保持し、値が低いほど復元がより「理想化」される可能性があります。
4.2. "Face Restore CF With Model"ノードの出力
IMAGE: 出力は、顔が復元された処理済みの画像です。この画像は、顔復元プロセスの結果であり、入力画像で検出された顔の明瞭さ、詳細、および全体的な視覚的品質の向上を示しています。
