Vid2Vid 第2部分 | SDXL 风格转移
ComfyUI Vid2Vid 提供了两种创建高质量、专业动画的不同工作流程：Vid2Vid 第1部分，通过专注于原始视频的构图和遮罩来增强您的创意，而 Vid2Vid 第2部分使用 SDXL 风格转移将视频的风格转换为您所期望的美学风格。本页面专门介绍 ComfyUI Vid2Vid 的第2部分。ComfyUI Vid2Vid 工作流程
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- 完全可操作的工作流
- 没有缺失的节点或模型
- 无需手动设置
- 具有惊艳的视觉效果
ComfyUI Vid2Vid 示例
ComfyUI Vid2Vid 描述
ComfyUI Vid2Vid 工作流程，由 创建，介绍了两种不同的工作流程，以实现高质量、专业的动画。
- 第一种工作流程：
- 第二种工作流程：ComfyUI Vid2Vid 第2部分 | SDXL 风格转移
ComfyUI Vid2Vid 第2部分 | SDXL 风格转移
此工作流程将原始视频风格转换为您所期望的风格。
第1步：模型加载器 | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第2部分
Efficient Loader 节点是选择动画所需模型的初始步骤。这包括选择检查点模型、VAE（变分自编码器）模型和 LoRA（低秩适应）模型。这些模型对于定义动画的能力和风格至关重要。
第2步：加载第一个工作流程的输出 | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第2部分
重要提示：
- 使用 frame_load_cap=10 进行快速测试。
- 如果测试结果令人满意，则将 frame_load_cap 增大到更大的值。
⚠️ 如果您想渲染一个长视频，例如超过 100 帧的视频，建议将视频分成多个渲染，每个渲染不超过 100 帧。 一次渲染超过此数量可能会导致 ComfyUI 系统中断。 您可以调整 skip_first_frames 和 frame_load_cap 参数来决定渲染哪些帧。
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第3步：ControlNet | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第2部分
ControlNet 用于为图像生成过程添加各种条件控制。它由不同的模型组成，用于应用特定的转换：
- ControlNet Tile：此模型有助于保持平铺图像的一致性，确保图案和纹理保持连续而没有明显的接缝。
- ControlNet Depth：向图像添加深度信息，创建更真实的3D空间感。此模型使用深度图来引导扩散模型，增强深度和体积的感知。
- ControlNet Canny：利用边缘检测提供结构指导。通过检测和保留输入图像中的边缘，它有助于在风格转移过程中保持形状和轮廓的完整性。
第4步：AnimateDiff | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第2部分
AnimateDiff 节点通过确保帧之间的风格变化平滑过渡，引入动画的时间一致性。这对于避免闪烁和确保无缝视觉体验至关重要。
第5步：IPAdapter | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第2部分
IPAdapter 节点将强烈的风格转移应用于原始视频，有效地将所期望的艺术风格转移到视频帧上。此强大的风格应用确保最终输出与预期的艺术愿景紧密匹配，同时保持原始内容的完整性。
第6步：第一次渲染 | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第2部分
第一次渲染基于模型和条件的初步应用生成。此渲染作为草稿。
第7步：颜色匹配和第二次渲染 | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第2部分
第一次渲染后，应用颜色匹配技术，以确保帧之间的色调和调色板的一致性。颜色匹配后，进行第二次渲染，结合第一次渲染的必要调整。
第8步：如有需要，放大 | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第2部分
如果需要提高动画的分辨率，则应用放大技术。此步骤确保最终输出达到所需的质量和分辨率标准。
通过使用 ComfyUI Vid2Vid 工作流程第2部分，您可以有效地将原始视频风格转变为所期望的艺术表达，在整个动画过程中保持一致性和质量。
