À propos de Pyramid Flow#
Pyramid Flow est une solution innovante pour la génération de vidéo qui équilibre efficacement une sortie de haute qualité avec une efficacité computationnelle. Son approche unique utilise une structure pyramidale qui traite la vidéo à différentes résolutions, en commençant par des résolutions plus basses et en augmentant progressivement jusqu'à la qualité complète à l'étape finale, plutôt que de maintenir la pleine résolution tout au long du processus. Pour des informations détaillées, veuillez visiter le site officiel Pyramid Flow.
Flux de Travail Pyramid Flow dans ComfyUI#
Pyramid Flow est désormais intégré dans ComfyUI, permettant la génération de texte-à-vidéo et d'image-à-vidéo. Pour des détails supplémentaires, visitez le repository GitHub Pyramid-Flow et consultez les contributions de kijai. Un grand merci à tous les contributeurs qui ont rendu cela possible !
Sur notre plateforme, le flux de travail par défaut de Pyramid Flow est défini sur texte-à-vidéo, mais vous pouvez facilement passer en mode image-à-vidéo en cliquant avec le bouton droit et en activant le groupe d'entrée d'image.
Voici les principaux paramètres de Pyramid Flow que vous devriez connaître :
Paramètres du Pyramid Flow Sampler :
- Largeur/Hauteur : Définissez les dimensions souhaitées de la vidéo
- Étapes du Premier Cadre : Contrôle la qualité du cadre initial à travers un processus en trois phases, spécifié comme (nombre1, nombre2, nombre3) :
- Premier nombre : Étapes de génération de l'image initiale
- Deuxième nombre : Étapes de la phase de raffinement
- Troisième nombre : Étapes d'amélioration finale de la qualité Exemple : (20, 20, 20) applique 20 étapes à chaque phase
- Étapes Vidéo : Similaire aux Étapes du Premier Cadre, mais pour les cadres suivants. Format : (nombre1, nombre2, nombre3)
- Détermine le nombre d'étapes pour générer chaque cadre consécutif Exemple : (10, 10, 10) applique 10 étapes à chaque phase de génération de cadre
- Itemp (16) : Contrôle l'aléatoire de la sortie
- Échelle de Guidance : Détermine la rigueur avec laquelle la génération suit l'invite d'entrée
- Seed : Définit une graine aléatoire spécifique pour des résultats reproductibles
- Garder le Modèle Chargé : Option pour conserver ou libérer les ressources du modèle après la génération
