AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | 만화 스타일

1. ComfyUI AnimateDiff, ControlNet, IP-Adapter 및 FreeU 워크플로우

ComfyUI 워크플로우는 비디오 편집 기능을 향상시키기 위해 AnimateDiff, ControlNet, IP-Adapter 및 FreeU 등 여러 구성 요소를 통합하는 비디오 스타일 변경 방법론을 구현합니다.

AnimateDiff: 이 구성 요소는 시간이 지남에 따라 정적 이미지에서 부드러운 애니메이션을 만들기 위해 시간차 모델을 사용합니다. 연속된 프레임 간의 차이를 식별하고 급격한 변화를 줄이기 위해 이러한 변형을 점진적으로 적용하여 움직임의 일관성을 유지합니다.

ControlNet: ControlNet은 OpenPose와 같은 포즈 추정 도구에서 파생된 제어 신호를 활용하여 애니메이션의 움직임과 흐름을 안내합니다. 이러한 제어 신호는 제어 네트와 유사한 모델에 의해 계층화되고 처리되어 최종 애니메이션 출력을 형성합니다.

IP-Adapter: IP-Adapter는 입력 이미지를 대상 출력 스타일이나 특징에 더 잘 맞도록 조정하도록 설계되었습니다. 컬러화 및 스타일 전송과 같은 프로세스를 수행하여 이미지 속성을 비지도적으로 변경합니다.

FreeU: 비용 효율적인 개선 도구로서 FreeU는 기존 U-Net 아키텍처를 미세 조정하여 확산 모델을 개선합니다. 이로 인해 최소한의 수정만으로도 이미지 및 비디오 생성 품질이 상당히 향상됩니다.

이러한 구성 요소들은 ComfyUI 워크플로우 내에서 상호 작용하여 정교한 다단계 확산 프로세스를 통해 입력을 스타일링된 애니메이션으로 변환합니다.

2. AnimateDiff 개요

ComfyUI에서 AnimateDiff를 사용하는 방법에서 자세한 내용을 확인하세요.

3. ControlNet 개요

ComfyUI에서 ControlNet을 사용하는 방법에서 자세한 내용을 확인하세요.

4. IP-Adapter 개요

IPAdapter 소개에서 자세한 내용을 확인하세요.

5. FreeU 개요

5.1. FreeU 소개

FreeU는 추가 오버헤드 없이 샘플 품질을 높이는 첨단 확산 모델 개선 기술입니다. 기존 시스템 내에서 작동하며 추가 교육, 추가 매개변수가 필요하지 않고 현재 메모리 및 처리 시간을 유지합니다. FreeU는 확산 U-Net 아키텍처의 기존 메커니즘을 활용하여 생성 품질을 즉시 개선합니다.

FreeU의 혁신은 확산 U-Net의 아키텍처를 보다 효과적으로 활용하는 능력에 있습니다. U-Net의 노이즈 제거 백본과 고주파 특징 추가 스킵 연결 간의 균형을 개선하여 의미론적 무결성을 손상시키지 않고 생성된 이미지와 비디오의 품질을 최적화합니다.

FreeU는 인기 있는 확산 모델과 쉽게 통합되도록 설계되었으며, 최소한의 조정과 추론 중에 두 개의 스케일링 요소만 조정하면 출력 품질이 크게 향상됩니다. 이를 통해 FreeU는 생성 워크플로우를 효율적으로 개선하려는 사람들에게 매력적인 옵션이 됩니다.

FreeU 성능 최적화를 위한 매개변수

모델, 이미지/비디오 스타일 또는 작업에 따라 이러한 매개변수를 자유롭게 조정하세요. 다음 매개변수는 참조용일 뿐입니다.

SD1.4: (곧 업데이트 예정)

b1: 1.3, b2: 1.4, s1: 0.9, s2: 0.2

SD1.5: (곧 업데이트 예정)

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

추가 매개변수에 대한 범위

추가 매개변수를 시도할 때는 다음 범위를 고려하세요:

• b1: 1 ≤ b1 ≤ 1.2
• b2: 1.2 ≤ b2 ≤ 1.6
• s1: s1 ≤ 1
• s2: s2 ≤ 1

자세한 내용은 Github에서 확인하세요.