Il workflow ComfyUI implementa una metodologia per il restyling video che integra diversi componenti—AnimateDiff, ControlNet, IP-Adapter e FreeU—per migliorare le capacità di editing video.
AnimateDiff: Questo componente utilizza modelli di differenza temporale per creare animazioni fluide da immagini statiche nel tempo. Funziona identificando le differenze tra fotogrammi consecutivi e applicando progressivamente queste variazioni per ridurre i cambiamenti bruschi, preservando così la coerenza del movimento.
ControlNet: ControlNet sfrutta i segnali di controllo, come quelli derivati da strumenti di stima della posa come OpenPose, per guidare il movimento e il flusso dell'animazione. Questi segnali di controllo sono stratificati ed elaborati da modelli simili a reti di controllo, che a loro volta plasmano l'output animato finale.
IP-Adapter: L'IP-Adapter è progettato per adattare le immagini di input in modo che si allineino più strettamente con gli stili o le caratteristiche di output desiderate. Intraprende processi come la colorazione e il trasferimento di stile, alterando gli attributi dell'immagine in modo non supervisionato.
FreeU: Come strumento di miglioramento economico, FreeU affina i modelli di diffusione ottimizzando le architetture U-Net esistenti. Ciò si traduce in un aumento sostanziale della qualità della generazione di immagini e video, richiedendo solo modifiche minime.
Insieme, questi componenti si sinergizzano all'interno di questo workflow ComfyUI per trasformare gli input in animazioni stilizzate attraverso un sofisticato processo di diffusione multi-fase.
Per favore, controlla i dettagli su Come usare AnimateDiff in ComfyUI
Per favore, controlla i dettagli su Come usare ControlNet in ComfyUI
Per favore, controlla i dettagli nellIntroduzione a IPAdapter
FreeU è un miglioramento all'avanguardia per i modelli di diffusione che migliora la qualità del campione senza costi aggiuntivi. Funziona all'interno del sistema esistente, non richiede ulteriore addestramento, nessun parametro extra e mantiene la memoria e il tempo di elaborazione attuali. FreeU utilizza i meccanismi esistenti dell'architettura U-Net di diffusione per migliorare istantaneamente la qualità della generazione.
L'innovazione di FreeU risiede nella sua capacità di sfruttare più efficacemente l'architettura U-Net di diffusione. Affina l'equilibrio tra il backbone di denoising della U-Net e le sue connessioni skip che aggiungono caratteristiche ad alta frequenza, ottimizzando la qualità delle immagini e dei video generati senza compromettere l'integrità semantica.
FreeU è progettato per una facile integrazione con i modelli di diffusione più diffusi, richiedendo adattamenti minimi e la messa a punto di soli due fattori di scala durante l'inferenza per fornire notevoli miglioramenti nella qualità dell'output. Ciò rende FreeU un'opzione attraente per coloro che cercano di migliorare i loro flussi di lavoro generativi in modo efficiente.
Sentiti libero di regolare questi parametri in base ai tuoi modelli, allo stile dell'immagine/video o alle attività. I seguenti parametri sono solo di riferimento.
SD1.4: （verrà aggiornato presto）
b1: 1.3, b2: 1.4, s1: 0.9, s2: 0.2
SD1.5: (verrà aggiornato presto）
b1: 1.5, b2: 1.6, s1: 0.9, s2: 0.2
SD2.1
b1: 1.4, b2: 1.6, s1: 0.9, s2: 0.2
SDXL
b1: 1.3, b2: 1.4, s1: 0.9, s2: 0.2
Range per altri parametri
Quando si provano parametri aggiuntivi, considera i seguenti intervalli:
Per ulteriori informazioni, controlla su Github
RunComfy è la piattaforma principale ComfyUI che offre ComfyUI online ambiente e servizi, insieme a workflow di ComfyUI con visuali mozzafiato. RunComfy offre anche AI Playground, consentire agli artisti di sfruttare gli ultimi strumenti di AI per creare arte incredibile.
