Mochi 1 | Genmo 文本到视频

ComfyUI-MochiWrapper 节点及其相关工作流程由 Kijai 全面开发。我们对 Kijai 的创新工作表示完全的敬意。在 RunComfy 平台上，我们只是向社区展示 Kijai 的贡献。需要注意的是，目前 RunComfy 与 Kijai 之间没有正式的联系或合作。我们深表感谢 Kijai 的贡献！

Mochi 1

Mochi 1 是来自 的一款先进的文本到视频模型，通过将文字描述转化为生动、视觉吸引力强的视频，将创意想法变为现实。凭借直观的 AI 功能，Mochi 1 能够解释一系列提示，创建与用户意图一致的动态动画、逼真场景或艺术可视化。无论是用于故事叙述、广告、教育内容还是娱乐，Mochi 1 通过支持从 2D 动画到电影渲染的多样视频风格提供灵活性。Mochi 1 旨在赋能创作者，使视频制作更易于实现。

如何使用 ComfyUI Mochi 1 工作流程？

1.1 Mochi 1 采样器

这是工作流程的主要节点，您可以在其中定义大多数设置，例如帧数、分辨率、步骤、cfg 等用于 Mochi 1 视频生成。

参数:

• Width: Mochi 1 生成视频的宽度。
• Height: Mochi 1 生成视频的高度。
• num_frames: 控制 Mochi 1 视频中生成的帧数。
• steps: 增强 Mochi 1 输出细节的迭代次数。更多的步骤会产生更精细的细节，但需要更多的处理时间。
• cfg: 无分类指导比例，调整 Mochi 1 如何紧密遵循输入指导。
• seed: 控制 Mochi 1 生成过程中的随机性。使用相同的种子会产生相同的结果。
• control_after_generate: 调整 Mochi 1 生成后图像的细节。

1.2 正负提示

• Positive Prompt: 描述您希望 Mochi 1 生成的内容，专注于所需的元素。例如，“自然阳光下微笑的金发女子”或“盛开鲜花的宁静公园”。
• Negative Prompt: 描述您不希望 Mochi 1 在视频中生成的内容。
• Strength: 确定提示的强度以及 Mochi 1 将如何紧密遵循提示。

1.3 模型自动下载器

• 这是 Mochi 1 模型的自动下载器和加载器。
• 第一次运行时下载 Mochi 1 Model 19.1 GB 模型需要 3-5 分钟。

1.4 Mochi 1 解码

参数:

• enable_vae_tiling: 启用/禁用低 vram 消耗的平铺解码。
• auto_tile_size: 自动确定平铺解码大小。
• frames_batch_size: 确定一次解码的帧数。使用较低的值以减少 GPU 消耗，但会花费更多时间。
• tile_sample_mine_height: 解码 Mochi 1 输出的平铺最小高度。
• tile_sample_mine_width: 解码 Mochi 1 输出的平铺最小宽度。
• tile_overlap_factor_height: 解码 Mochi 1 的平铺最小重叠高度。
• tile_overlap_factor_width: 解码 Mochi 1 的平铺最小重叠宽度。

1.5 视频合并

参数:

• frame_rate: 设置 Mochi 1 输出的帧率。在此情况下，设置为 12，意味着视频将以每秒 12 帧（fps）显示。
• loop_count: 定义视频循环的次数。值为 0 通常意味着无限循环，尽管这可能取决于具体的软件实现。
• filename_prefix: 为 Mochi 1 输出文件的文件名添加前缀。在图像中，设置为 1141，因此输出文件将以该数字开头。
• format: 指定 Mochi 1 输出视频格式。在这里，设置为 video/h264-mp4，意味着视频将以 H.264 编解码器编码并保存为 MP4 文件。
• pix_fmt: 定义视频的像素格式。值 yuv420p 表示将使用 YUV 颜色空间和 4:2:0 色度抽样，这通常用于质量和平衡压缩。
• crf: 表示恒定速率因子，控制视频质量和文件大小与比特率的关系。值为 19 提供视频质量与文件大小之间的良好平衡，较低的值提供更好的质量和更大的文件大小，而较高的值则降低质量和文件大小。
• save_metadata : 启用（true）时，将设置和属性等元数据保存到输出文件中。
• pingpong: 启用此设置时，视频将向前播放然后反向播放，创建一个“乒乓”效果。此处设置为 false，因此不会应用此效果。
• save_output: 设置为 true 时，Mochi 1 的最终输出将保存到磁盘。

为了便于使用，Mochi 1 允许用户自定义颜色方案、相机角度、运动动态等细节，使其适合于新手和有经验的创作者。Mochi 1 的底层算法基于大量视觉数据集进行训练，使其能够理解上下文、情感和视觉叙事的细微差别。Mochi 1 无缝集成流行的编辑平台，使用户能够完善生成的视频或添加自定义效果。

通过结合效率和创造力，Mochi 1 为内容创作者开辟了新的可能性，节省时间同时提升创造力并实现快速原型设计。这使得 Mochi 1 非常适合制作引人入胜的 YouTube 视频、社交媒体内容或互动故事，使用户能够以引人注目的视觉格式表达想法，而无需深入的视频编辑专业知识。