AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | Estilo Anime Plano
Este fluxo de trabalho do ComfyUI emprega AnimateDiff, ControlNet (incorporando Depth, Softedge e OpenPose), IPAdapter, Face Restore, Lora, entre outros, para converter o conteúdo original do vídeo em um distinto Estilo Anime Plano. Ele simplifica o processo, permitindo a criação de vídeos com uma estética anime única sem esforço.ComfyUI Vid2Vid (Anime) Fluxo de Trabalho
- Fluxos de trabalho totalmente operacionais
- Sem nós ou modelos ausentes
- Nenhuma configuração manual necessária
- Apresenta visuais impressionantes
ComfyUI Vid2Vid (Anime) Exemplos
ComfyUI Vid2Vid (Anime) Descrição
1. Fluxo de Trabalho do ComfyUI: AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter | Estilo Anime Plano
Este fluxo de trabalho do ComfyUI utiliza AnimateDiff, ControlNet com foco em Depth, Softedge, etc., IPAdapter e FaceRestore para transformar o conteúdo original do vídeo em um Estilo Anime Plano distinto. Depois de obter o resultado, você pode ativar os nós de aumento de escala para melhorar a resolução do seu vídeo.
2. Visão Geral do AnimateDiff
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3. Visão Geral do ControlNet
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4. Como Usar o Face Restore
"FaceRestore" no ComfyUI é uma extensão personalizada projetada para restaurar rostos em imagens. Ele aproveita os recursos do modelo CodeFormer para aprimorar a fidelidade da imagem. Aqui estão as explicações detalhadas.
4.1. Entrada do nó "Face Restore CF With Model"
facerestore_model: Especifique o modelo de restauração facial a ser usado. Isso é essencial para definir o algoritmo que será aplicado para aprimorar os rostos em suas imagens.
image: Esta é a imagem de entrada que contém os rostos que você deseja restaurar. O nó processará esta imagem e aplicará a restauração facial nos rostos detectados.
facedetection: Escolha o modelo de detecção facial entre as seguintes opções. Este modelo é responsável por identificar e recortar rostos da imagem de entrada: Cada uma dessas opções tem seus pontos fortes, sendo algumas mais precisas, enquanto outras são mais rápidas ou mais leves em termos de recursos computacionais necessários.
- retinaface_resnet50
- retinaface_mobile0.25
- YOLOv5l
- YOLOv5n
codeformer_fidelity (FLOAT): Um parâmetro crítico que permite ajustar a fidelidade do modelo CodeFormer. Essa configuração determina o equilíbrio entre restaurar o rosto com alta fidelidade ao original e aprimorar a imagem. Um valor mais alto pode reter mais características originais, enquanto um valor mais baixo pode resultar em uma restauração mais "idealizada".
4.2. Saída do nó "Face Restore CF With Model"
IMAGE: A saída é a imagem processada onde os rostos foram restaurados. Esta imagem é o resultado do processo de restauração facial, mostrando clareza aprimorada, detalhes e qualidade visual geral aprimorada dos rostos detectados na imagem de entrada.
