AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | Flacher Anime-Stil

Dieser ComfyUI-Arbeitsablauf verwendet AnimateDiff, ControlNet (mit Depth, Softedge und OpenPose), IPAdapter, Face Restore, Lora und andere, um originale Videoinhalte in einen unverwechselbaren flachen Anime-Stil umzuwandeln. Er rationalisiert den Prozess und ermöglicht die mühelose Erstellung von Videos mit einer einzigartigen Anime-Ästhetik.

ComfyUI Workflow

Transform Video into Flat Anime Style Using AnimateDiff and ControlNet in ComfyUI
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  • Beeindruckende Visualisierungen

Beispiele

Beschreibung

1. ComfyUI-Arbeitsablauf: AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter | Flacher Anime-Stil

Dieser ComfyUI-Arbeitsablauf nutzt AnimateDiff, ControlNet mit Fokus auf Depth, Softedge usw., IPAdapter und FaceRestore, um originale Videoinhalte in einen unverwechselbaren flachen Anime-Stil umzuwandeln. Nach Erhalt des Ergebnisses können Sie die Upscale-Knoten aktivieren, um die Auflösung Ihres Videos zu verbessern.

2. Übersicht über AnimateDiff

Bitte lesen Sie die Details zu Wie man AnimateDiff in ComfyUI verwendet

3. Übersicht über ControlNet

Bitte lesen Sie die Details zu Wie man ControlNet in ComfyUI verwendet

4. Wie man Face Restore verwendet

"FaceRestore" in ComfyUI ist eine benutzerdefinierte Erweiterung zur Wiederherstellung von Gesichtern in Bildern. Es nutzt die Fähigkeiten des CodeFormer-Modells, um die Bildtreue zu verbessern. Hier sind die detaillierten Erklärungen.

Face Restore-Modell in ComfyUI

4.1. Eingabe des "Face Restore CF With Model"-Knotens

facerestore_model: Geben Sie das zu verwendende Gesichtswiederherstellungsmodell an. Dies ist entscheidend für die Definition des Algorithmus, der zur Verbesserung der Gesichter in Ihren Bildern angewendet wird.

image: Dies ist das Eingabebild, das die Gesichter enthält, die Sie wiederherstellen möchten. Der Knoten verarbeitet dieses Bild und wendet die Gesichtswiederherstellung auf erkannte Gesichter an.

facedetection: Wählen Sie das Gesichtserkennungsmodell aus den folgenden Optionen. Dieses Modell ist für die Identifizierung und das Zuschneiden von Gesichtern aus dem Eingabebild verantwortlich: Jede dieser Optionen hat ihre Stärken, wobei einige genauer sind, während andere schneller oder ressourcenschonender sind.

  • retinaface_resnet50
  • retinaface_mobile0.25
  • YOLOv5l
  • YOLOv5n

codeformer_fidelity (FLOAT): Ein kritischer Parameter, mit dem Sie die Wiedergabetreue des CodeFormer-Modells anpassen können. Diese Einstellung bestimmt das Gleichgewicht zwischen der originalgetreuen Wiederherstellung des Gesichts und der Verbesserung des Bildes. Ein höherer Wert behält möglicherweise mehr ursprüngliche Merkmale bei, während ein niedrigerer Wert zu einer "idealisierten" Wiederherstellung führen kann.

4.2. Ausgabe des "Face Restore CF With Model"-Knotens

IMAGE: Die Ausgabe ist das verarbeitete Bild, bei dem die Gesichter wiederhergestellt wurden. Dieses Bild ist das Ergebnis des Gesichtswiederherstellungsprozesses und zeigt verbesserte Klarheit, Details und eine insgesamt verbesserte visuelle Qualität der im Eingabebild erkannten Gesichter.

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