AnimateDiff + IPAdapter V1 | 이미지에서 비디오로

1. ComfyUI 워크플로우: AnimateDiff + IPAdapter | 이미지에서 비디오로

이 ComfyUI 워크플로우는 AnimateDiff와 IP-Adapter를 사용하여 참조 이미지에서 애니메이션을 만드는 데 사용됩니다. AnimateDiff 노드는 애니메이션 역학을 조정하기 위한 모델 및 컨텍스트 옵션을 통합합니다. 반대로 IP-Adapter 노드는 참조 이미지의 스타일, 구성 또는 얼굴 특징을 모방할 수 있는 방식으로 이미지를 프롬프트로 사용하는 것을 용이하게 하여 생성된 애니메이션 또는 이미지의 사용자 정의 및 품질을 크게 향상시킵니다.

2. AnimateDiff 개요

에 대한 자세한 내용을 확인하세요.

3. IP-Adapter 개요

3.1. IP-Adapter 소개

IP-Adapter는 "Image Prompt Adapter"의 약자로, 이미지 생성 작업에서 이미지 프롬프트를 사용할 수 있는 기능으로 text-to-image diffusion 모델을 향상시키는 새로운 접근 방식입니다. IP-Adapter는 원하는 이미지를 생성하기 위해 복잡한 프롬프트 엔지니어링을 자주 필요로 하는 텍스트 프롬프트의 단점을 해결하는 것을 목표로 합니다. 텍스트와 함께 이미지 프롬프트를 도입하면 이미지 합성 프로세스를 보다 직관적이고 효과적으로 안내할 수 있습니다.

IP-Adapter의 다양한 모델

IP-Adapter 제품군에는 특정 사용 사례와 이미지 합성 복잡성 수준에 맞게 조정된 다양한 모델이 포함되어 있습니다. 사용 가능한 다양한 모델에 대한 개요는 다음과 같습니다:

3.1.1. v1.5 모델

• ip-adapter_sd15: 이미지 대 이미지 조건 지정 및 텍스트 프롬프트 보강을 위해 IP-Adapter의 기능을 활용하는 버전 1.5용 표준 모델입니다.
• ip-adapter_sd15_light: 리소스 집약적인 응용 프로그램에 최적화된 표준 모델의 경량 버전으로 IP-Adapter 기술을 활용합니다.
• ip-adapter-plus_sd15: 원본 참조와 더 밀접하게 정렬된 이미지를 생성하는 향상된 모델로 세부 사항을 개선합니다.
• ip-adapter-plus-face_sd15: IP-Adapter Plus와 유사하며 생성된 이미지에서 얼굴 특징을 더 정확하게 복제하는 데 중점을 둡니다.
• ip-adapter-full-face_sd15: 전체 얼굴 세부 사항을 강조하는 모델로 높은 정확도의 "얼굴 스왑" 효과를 제공할 가능성이 있습니다.
• ip-adapter_sd15_vit-G: 더 상세한 이미지 특징 추출을 위해 Vision Transformer (ViT) BigG 이미지 인코더를 사용하는 표준 모델의 변형입니다.

3.1.2. SDXL 모델

• ip-adapter_sdxl: 더 크고 복잡한 이미지 프롬프트를 처리하도록 설계된 SDXL용 기본 모델입니다.
• ip-adapter_sdxl_vit-h: ViT H 이미지 인코더와 결합된 SDXL 모델로 성능과 계산 효율성의 균형을 맞춥니다.
• ip-adapter-plus_sdxl_vit-h: 이미지 프롬프트 세부 사항과 품질이 향상된 고급 버전의 SDXL 모델입니다.
• ip-adapter-plus-face_sdxl_vit-h: 얼굴 세부 사항에 중점을 둔 SDXL 변형으로 얼굴 정확도가 가장 중요한 프로젝트에 이상적입니다.

3.1.3. FaceID 모델

• FaceID: 얼굴 관련 이미지 생성을 위한 고유한 접근 방식을 제공하는 InsightFace를 사용하여 Face ID 임베딩을 추출하는 모델입니다.
• FaceID Plus: 얼굴 특징을 위한 InsightFace와 전역 얼굴 특징을 위한 CLIP 이미지 인코딩을 결합한 FaceID 모델의 개선된 버전입니다.
• FaceID Plus v2: 향상된 모델 체크포인트와 CLIP 이미지 임베딩에 가중치를 설정하는 기능을 사용하는 FaceID Plus의 반복입니다.
• FaceID Portrait: FaceID와 유사한 모델이지만 더 다양한 얼굴 조건을 위해 자른 얼굴의 여러 이미지를 수락하도록 설계되었습니다.

3.1.4. SDXL FaceID 모델

• FaceID SDXL: v1.5와 동일한 InsightFace 모델을 유지하지만 SDXL 응용 프로그램에 맞게 조정된 FaceID의 SDXL 버전입니다.
• FaceID Plus v2 SDXL: 향상된 정확도의 고화질 이미지 생성을 위한 FaceID Plus v2의 SDXL 적응입니다.

3.2. IP-Adapter의 주요 기능

3.2.1. 텍스트 및 이미지 프롬프트 통합: IP-Adapter는 텍스트와 이미지 프롬프트를 모두 사용할 수 있는 독특한 기능을 통해 다중 모달 이미지 생성을 가능하게 하여 확산 모델 출력을 제어하는 데 다재다능하고 강력한 도구를 제공합니다.

3.2.2. 분리된 교차 주의 메커니즘: IP-Adapter는 텍스트와 이미지 특징을 분리하여 다양한 양식을 처리하는 모델의 효율성을 향상시키는 분리된 교차 주의 전략을 사용합니다.

3.2.3. 경량 모델: 포괄적인 기능에도 불구하고 IP-Adapter는 비교적 적은 수의 매개변수(22M)를 유지하며 미세 조정된 이미지 프롬프트 모델과 동등하거나 더 뛰어난 성능을 제공합니다.

3.2.4. 호환성 및 일반화: IP-Adapter는 기존의 제어 가능한 도구와 광범위한 호환성을 위해 설계되었으며 향상된 일반화를 위해 동일한 기본 모델에서 파생된 사용자 정의 모델에 적용할 수 있습니다.

3.2.5. 구조 제어: IP-Adapter는 세부적인 구조 제어를 지원하여 생성자가 더 큰 정밀도로 이미지 생성 프로세스를 안내할 수 있습니다.

3.2.6. 이미지 대 이미지 및 인페인팅 기능: 이미지 유도 이미지 대 이미지 변환 및 인페인팅을 지원하는 IP-Adapter는 다양한 이미지 합성 작업에서 창의적이고 실용적인 사용을 가능하게 하여 가능한 응용 프로그램의 범위를 확대합니다.

3.2.7. 다양한 인코더를 사용한 사용자 정의: IP-Adapter를 통해 OpenClip ViT H 14 및 ViT BigG 14와 같은 다양한 인코더를 사용하여 참조 이미지를 처리할 수 있습니다. 이러한 유연성은 다양한 이미지 해상도와 복잡성을 처리할 수 있게 하여 ComfyUI 워크플로우 내에서 또는 고품질의 맞춤형 이미지 생성을 요구하는 다른 모든 상황에서 작업하는 디지털 아티스트, 디자이너 및 생성자가 이미지 생성 프로세스를 특정 요구 사항이나 원하는 결과에 맞춤화할 수 있는 다재다능한 도구를 제공합니다.

이미지 생성 프로젝트에 IP-Adapter 기술을 통합하면 복잡하고 상세한 이미지 생성을 단순화할 뿐만 아니라 생성된 이미지의 품질과 원본 프롬프트에 대한 충실도를 크게 향상시킵니다. 텍스트와 이미지 프롬프트 사이의 격차를 해소함으로써 IP-Adapter는 이미지 합성의 뉘앙스를 제어하기 위한 강력하고 직관적이며 효율적인 접근 방식을 제공하여 이를 디지털 아티스트, 디자이너 및 생성자의 필수 도구로 만듭니다.