Vid2Vid Bölüm 2 | SDXL Stil Transferi

ComfyUI Vid2Vid iş akışı, YVANN tarafından oluşturulan, yüksek kaliteli, profesyonel animasyonlar elde etmek için iki farklı iş akışı sunar.

• İlk iş akışı: ComfyUI Vid2Vid Bölüm 1 | Kompozisyon ve Maskeleme
• İkinci iş akışı: ComfyUI Vid2Vid Bölüm 2 | SDXL Stil Transferi

ComfyUI Vid2Vid Bölüm 2 | SDXL Stil Transferi

Bu iş akışı, orijinal video stilini istediğiniz stile dönüştürür.

Adım 1: Modeller Yükleyici | ComfyUI Vid2Vid İş Akışı Bölüm 2

Efficient Loader düğümü, animasyonunuz için uygun modelleri seçtiğiniz ilk adımdır. Bu, kontrol noktası modeli, VAE (Variational Autoencoder) modeli ve LoRA (Low-Rank Adaptation) modelinin seçilmesini içerir. Bu modeller, animasyonunuzun yeteneklerini ve stilini tanımlamak için çok önemlidir.

Adım 2: İlk İş Akışından Çıktıyı Yükleme | ComfyUI Vid2Vid İş Akışı Bölüm 2

ÖNEMLİ İpuçları:

1. Hızlı bir test için frame_load_cap=10 kullanın.
2. Test sonucu tatmin ediciyse, frame_load_cap'i daha büyük bir boyuta artırın.

⚠️ Uzun bir video, örneğin 100 kareden fazla olan bir video render etmek istiyorsanız, videoyu 100 KAREYİ GEÇMEYECEK şekilde birden fazla rendera ayırmanız önerilir. Bir kerede bundan fazlasını render etmek, ComfyUI sisteminin kesintiye uğramasına neden olabilir. Hangi karelerin render edileceğine karar vermek için skip_first_frames ve frame_load_cap parametrelerini ayarlayabilirsiniz.

Daha fazla ayrıntı için lütfen ziyaret edin 📽️⚠️ Uzun Videoları Render Etme (200 Kareden Fazla)

Adım 3: ControlNet | ComfyUI Vid2Vid İş Akışı Bölüm 2

ControlNet, görüntü oluşturma sürecine çeşitli koşullu kontroller eklemek için kullanılır. Belirli dönüşümler uygulamak için farklı modellerden oluşur:

1. ControlNet Tile: Bu model, desenlerin ve dokuların görünür dikişler olmadan sürekli kalmasını sağlayarak döşenmiş görüntülerde tutarlılığı korumaya yardımcı olur.
2. ControlNet Depth: Görüntülere derinlik bilgisi ekler, daha gerçekçi bir 3D alan hissi yaratır. Bu model, difüzyon modeline rehberlik etmek için derinlik haritalarını kullanır, derinlik ve hacim algısını artırır.
3. ControlNet Canny: Yapısal rehberlik sağlamak için kenar algılama kullanır. Girdi görüntülerindeki kenarları algılayarak ve koruyarak, stil transferi sırasında şekillerin ve konturların bütünlüğünü korumaya yardımcı olur.

Adım 4: AnimateDiff | ComfyUI Vid2Vid İş Akışı Bölüm 2

AnimateDiff düğümü, kareler arasında stilistik değişikliklerin düzgün geçişini sağlayarak animasyona zamansal uyum getirir. Bu, titremeyi önlemek ve kesintisiz bir görsel deneyim sağlamak için çok önemlidir.

Adım 5: IPAdapter | ComfyUI Vid2Vid İş Akışı Bölüm 2

IPAdapter düğümü, orijinal videoya güçlü bir stil transferi uygular, bu sayede istenilen sanatsal stil video karelerine etkili bir şekilde aktarılır. Bu güçlü stil uygulaması, nihai çıktının orijinal içeriğin bütünlüğünü korurken, hedeflenen sanatsal vizyona sıkı sıkıya uymasını sağlar.

Adım 6: İlk Render | ComfyUI Vid2Vid İş Akışı Bölüm 2

İlk render, modellerin ve koşulların başlangıçta uygulanmasına dayalı olarak üretilir. Bu render, bir taslak olarak hizmet eder.

Adım 7: Renk Eşleme ve İkinci Render | ComfyUI Vid2Vid İş Akışı Bölüm 2

İlk renderdan sonra, kareler arasında renk tonları ve paletlerde tutarlılığı sağlamak için renk eşleme teknikleri uygulanır. Renk eşlemeden sonra, ilk renderdan gerekli ayarlamaları içeren ikinci bir render üretilir.

Adım 8: Gerektiğinde Yükseltme | ComfyUI Vid2Vid İş Akışı Bölüm 2

Animasyonun çözünürlüğünün artırılması gerekiyorsa, yükseltme teknikleri uygulanır. Bu adım, nihai çıktının istenilen kalite ve çözünürlük standartlarını karşılamasını sağlar.

ComfyUI Vid2Vid iş akışı Bölüm 2'yi kullanarak, orijinal video stilini istediğiniz sanatsal ifadeye etkili bir şekilde dönüştürebilir, animasyon sürecinde tutarlılığı ve kaliteyi koruyabilirsiniz.