AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | Плоский аниме-стиль
Этот рабочий процесс ComfyUI использует AnimateDiff, ControlNet (включая Depth, Softedge и OpenPose), IPAdapter, Face Restore, Lora и другие, чтобы преобразовать оригинальный видеоконтент в уникальный плоский аниме-стиль. Он упрощает процесс, позволяя создавать видео с уникальной аниме-эстетикой без усилий.ComfyUI Vid2Vid (Anime) Рабочий процесс
- Полностью функциональные рабочие процессы
- Нет недостающих узлов или моделей
- Не требуется ручная настройка
- Отличается потрясающей визуализацией
ComfyUI Vid2Vid (Anime) Примеры
ComfyUI Vid2Vid (Anime) Описание
1. Рабочий процесс ComfyUI: AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter | Плоский аниме-стиль
Этот рабочий процесс ComfyUI использует AnimateDiff, ControlNet с функциями Depth, Softedge и т.д., IPAdapter и FaceRestore для преобразования оригинального видеоконтента в уникальный плоский аниме-стиль. После получения результата вы можете активировать узлы повышения разрешения, чтобы улучшить разрешение вашего видео.
2. Обзор AnimateDiff
Пожалуйста, ознакомьтесь с подробностями на странице
3. Обзор ControlNet
Пожалуйста, ознакомьтесь с подробностями на странице
4. Как использовать Face Restore
"FaceRestore" в ComfyUI - это специальное расширение для восстановления лиц на изображениях. Оно использует возможности модели CodeFormer для улучшения качества изображений. Вот подробные объяснения.
4.1. Входные данные узла "Face Restore CF With Model"
facerestore_model: Укажите модель восстановления лица для использования. Это важно для определения алгоритма, который будет применяться для улучшения лиц на ваших изображениях.
image: Это входное изображение, содержащее лица, которые вы хотите восстановить. Узел обработает это изображение и применит восстановление лиц на обнаруженных лицах.
facedetection: Выберите модель обнаружения лиц из следующих вариантов. Эта модель отвечает за идентификацию и обрезку лиц на входном изображении: Каждый из этих вариантов имеет свои преимущества, некоторые из них более точные, в то время как другие быстрее или требуют меньше вычислительных ресурсов.
- retinaface_resnet50
- retinaface_mobile0.25
- YOLOv5l
- YOLOv5n
codeformer_fidelity (FLOAT): Важный параметр, позволяющий вам настроить точность модели CodeFormer. Эта настройка определяет баланс между восстановлением лица с высокой точностью к оригиналу и улучшением изображения. Более высокое значение может сохранить больше оригинальных черт, в то время как более низкое значение может привести к более "идеализированному" восстановлению.
4.2. Выходные данные узла "Face Restore CF With Model"
IMAGE: Выходное изображение, на котором лица были восстановлены. Это изображение является результатом процесса восстановления лиц, демонстрируя улучшенную четкость, детали и общее улучшенное визуальное качество лиц, обнаруженных на входном изображении.
