Vid2Vid Del 2 | SDXL Stilöverföring

ComfyUI Vid2Vid arbetsflöde, skapat av , introducerar två distinkta arbetsflöden för att uppnå högkvalitativa, professionella animationer.

• Det första arbetsflödet:
• Det andra arbetsflödet: ComfyUI Vid2Vid Del 2 | SDXL Stilöverföring

ComfyUI Vid2Vid Del 2 | SDXL Stilöverföring

Detta arbetsflöde transformerar originalvideons stil till din önskade stil.

Steg 1: Modeller Laddare | ComfyUI Vid2Vid Arbetsflöde Del 2

Efficient Loader noden är det första steget där du väljer de lämpliga modellerna för din animation. Detta inkluderar att välja checkpoint-modellen, VAE (Variational Autoencoder) modellen och LoRA (Low-Rank Adaptation) modellen. Dessa modeller är avgörande för att definiera kapaciteterna och stilen på din animation.

Steg 2: Ladda Utdata från Det Första Arbetsflödet | ComfyUI Vid2Vid Arbetsflöde Del 2

VIKTIGA Tips:

1. Använd frame_load_cap=10 för ett snabbt test.
2. Om testresultatet är tillfredsställande, öka frame_load_cap till en större storlek.

⚠️ Om du vill rendera en lång video, som en med mer än 100 ramar, rekommenderas det att dela upp videon i flera renderingar, var och en innehållande INTE MER ÄN 100 RAMAR. Att rendera mer än detta på en gång kan orsaka att ComfyUI-systemet avbryts. Du kan justera skip_first_frames och frame_load_cap parametrarna för att bestämma vilka ramar som ska renderas.

För mer detaljer, vänligen besök

Steg 3: ControlNet | ComfyUI Vid2Vid Arbetsflöde Del 2

ControlNet används för att lägga till olika villkorliga kontroller till bildgenereringsprocessen. Det består av olika modeller för att tillämpa specifika transformationer:

1. ControlNet Tile: Denna modell hjälper till att bibehålla konsistens över kaklade bilder, vilket säkerställer att mönster och texturer förblir kontinuerliga utan synliga sömmar.
2. ControlNet Depth: Lägger till djupinformation till bilderna, vilket skapar en mer realistisk känsla av 3D-rymd. Denna modell använder djupkartor för att guida diffusionsmodellen och förbättra uppfattningen av djup och volym.
3. ControlNet Canny: Använder kantdetektion för att ge strukturell vägledning. Genom att upptäcka och bevara kanterna i ingångsbilderna hjälper den till att bibehålla integriteten av former och konturer under stilöverföringen.

Steg 4: AnimateDiff | ComfyUI Vid2Vid Arbetsflöde Del 2

AnimateDiff noden introducerar temporal koherens till animationen genom att säkerställa att stilistiska förändringar övergår smidigt mellan ramar. Detta är avgörande för att undvika flimmer och säkerställa en sömlös visuell upplevelse.

Steg 5: IPAdapter | ComfyUI Vid2Vid Arbetsflöde Del 2

IPAdapter noden tillämpar en stark stilöverföring till originalvideon, vilket effektivt överför den önskade konstnärliga stilen till videoramarna. Denna robusta tillämpning av stil säkerställer att slutresultatet nära matchar den avsedda konstnärliga visionen samtidigt som den bibehåller integriteten av originalinnehållet.

Steg 6: Första Render | ComfyUI Vid2Vid Arbetsflöde Del 2

Den första renderingen produceras baserat på den initiala tillämpningen av modellerna och villkoren. Denna rendering fungerar som ett utkast.

Steg 7: Färgmatchning och Andra Render | ComfyUI Vid2Vid Arbetsflöde Del 2

Efter den första renderingen tillämpas färgmatchningstekniker för att säkerställa konsistens i färgtoner och paletter över ramar. Efter färgmatchningen produceras en andra rendering, som inkorporerar eventuella nödvändiga justeringar från den första renderingen.

Steg 8: Uppskalning vid Behov | ComfyUI Vid2Vid Arbetsflöde Del 2

Om upplösningen på animationen behöver förbättras tillämpas uppskalningstekniker. Detta steg säkerställer att slutresultatet uppfyller de önskade kvalitets- och upplösningsstandarderna.

Genom att använda ComfyUI Vid2Vid arbetsflöde Del 2 kan du effektivt transformera originalvideons stil till din önskade konstnärliga uttryck, bibehållande konsistens och kvalitet genom hela animationsprocessen.