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ComfyUI>Workflows>AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | Style Anime Plat

AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | Style Anime Plat

Workflow Name: RunComfy/Restyle-Anime-2
Workflow ID: 0000...1048
Ce workflow ComfyUI utilise AnimateDiff, ControlNet (intégrant Depth, Softedge et OpenPose), IPAdapter, Face Restore, Lora, entre autres, pour convertir le contenu vidéo original en un style Anime Plat distinct. Il simplifie le processus, permettant la création de vidéos avec une esthétique anime unique sans effort.

1. Workflow ComfyUI : AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter | Style Anime Plat

Ce workflow ComfyUI utilise AnimateDiff, ControlNet avec Depth, Softedge, etc., IPAdapter et FaceRestore pour transformer le contenu vidéo original en un style Anime Plat distinctif. Après avoir obtenu le résultat, vous pouvez activer les nœuds d'upscale pour améliorer la résolution de votre vidéo.

2. Aperçu d'AnimateDiff

Veuillez consulter les détails sur Comment utiliser AnimateDiff dans ComfyUI

3. Aperçu de ControlNet

Veuillez consulter les détails sur Comment utiliser ControlNet dans ComfyUI

4. Comment utiliser Face Restore

"FaceRestore" dans ComfyUI est une extension personnalisée conçue pour restaurer les visages dans les images. Elle exploite les capacités du modèle CodeFormer pour améliorer la fidélité de l'image. Voici les explications détaillées.

Face Restore Model in ComfyUI

4.1. Entrée du nœud "Face Restore CF With Model"

facerestore_model : Spécifiez le modèle de restauration de visage à utiliser. C'est essentiel pour définir l'algorithme qui sera appliqué pour améliorer les visages dans vos images.

image : C'est l'image d'entrée qui contient les visages que vous souhaitez restaurer. Le nœud traitera cette image et appliquera la restauration des visages sur les visages détectés.

facedetection : Choisissez le modèle de détection de visage parmi les options suivantes. Ce modèle est responsable de l'identification et du recadrage des visages à partir de l'image d'entrée : Chacune de ces options a ses forces, certaines étant plus précises tandis que d'autres sont plus rapides ou plus légères en termes de ressources de calcul requises.

  • retinaface_resnet50
  • retinaface_mobile0.25
  • YOLOv5l
  • YOLOv5n

codeformer_fidelity (FLOAT) : Un paramètre critique qui vous permet d'ajuster la fidélité du modèle CodeFormer. Ce réglage détermine l'équilibre entre la restauration du visage avec une haute fidélité à l'original et l'amélioration de l'image. Une valeur plus élevée pourrait conserver plus de caractéristiques d'origine, tandis qu'une valeur plus faible peut entraîner une restauration plus "idéalisée".

4.2. Sortie du nœud "Face Restore CF With Model"

IMAGE : La sortie est l'image traitée où les visages ont été restaurés. Cette image est le résultat du processus de restauration des visages, montrant une clarté améliorée, des détails et une qualité visuelle globale améliorée des visages détectés dans l'image d'entrée.

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