AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | Estilo Anime Plano

Este flujo de trabajo de ComfyUI emplea AnimateDiff, ControlNet (incorporando Depth, Softedge y OpenPose), IPAdapter, Face Restore, Lora, entre otros, para convertir el contenido de video original en un distintivo estilo Flat Anime. Agiliza el proceso, permitiendo la creación de videos con una estética anime única sin esfuerzo.

Flujo de trabajo de ComfyUI

Transform Video into Flat Anime Style Using AnimateDiff and ControlNet in ComfyUI
¿Quiere ejecutar este flujo de trabajo?
  • Flujos de trabajo completamente operativos
  • Sin nodos ni modelos faltantes
  • No se requiere configuración manual
  • Presenta visuales impresionantes

Ejemplos

Descripción

1. Flujo de Trabajo de ComfyUI: AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter | Estilo Anime Plano

Este flujo de trabajo de ComfyUI utiliza AnimateDiff, ControlNet con enfoque en Depth, Softedge, etc., IPAdapter y FaceRestore para transformar el contenido de video original en un distintivo estilo Flat Anime. Después de obtener el resultado, puedes activar los nodos de escalado para mejorar la resolución de tu video.

2. Descripción General de AnimateDiff

Consulta los detalles en Cómo usar AnimateDiff en ComfyUI

3. Descripción General de ControlNet

Consulta los detalles en Cómo usar ControlNet en ComfyUI

4. Cómo Usar Face Restore

"FaceRestore" en ComfyUI es una extensión personalizada diseñada para restaurar rostros en imágenes. Aprovecha las capacidades del modelo CodeFormer para mejorar la fidelidad de la imagen. Aquí te proporcionamos explicaciones detalladas.

Face Restore Model in ComfyUI

4.1. Entrada del nodo "Face Restore CF With Model"

facerestore_model: Especifica el modelo de restauración facial que se utilizará. Esto es esencial para definir el algoritmo que se aplicará para mejorar los rostros en tus imágenes.

image: Esta es la imagen de entrada que contiene los rostros que deseas restaurar. El nodo procesará esta imagen y aplicará la restauración facial en los rostros detectados.

facedetection: Elige el modelo de detección de rostros entre las siguientes opciones. Este modelo se encarga de identificar y recortar los rostros de la imagen de entrada: Cada una de estas opciones tiene sus fortalezas, algunas son más precisas mientras que otras son más rápidas o más ligeras en términos de recursos computacionales requeridos.

  • retinaface_resnet50
  • retinaface_mobile0.25
  • YOLOv5l
  • YOLOv5n

codeformer_fidelity (FLOAT): Un parámetro crítico que te permite ajustar la fidelidad del modelo CodeFormer. Esta configuración determina el equilibrio entre restaurar el rostro con alta fidelidad al original y mejorar la imagen. Un valor más alto puede retener más características originales, mientras que un valor más bajo puede resultar en una restauración más "idealizada".

4.2. Salida del nodo "Face Restore CF With Model"

IMAGE: La salida es la imagen procesada donde los rostros han sido restaurados. Esta imagen es el resultado del proceso de restauración facial, mostrando una mayor claridad, detalles y una calidad visual general mejorada de los rostros detectados en la imagen de entrada.

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