이 ComfyUI 워크플로우는 초기 비디오 생성을 위해 AnimeDiff로 시작하여 비디오 향상을 위한 고급 접근 방식을 제공합니다. 입력과의 일관성을 유지하면서 누락된 세부 정보를 재생성하기 위해 ControlNet 모델을 활용하는 ControlNet Tile 업스케일을 통합하여 세부적인 이미지 해상도 개선이 이루어집니다. 이는 특히 세그먼트 기반 업스케일링에 유용합니다. 그런 다음 디테일 손실 없이 우수한 선명도와 디테일 향상 기능으로 알려진 4x UltraSharp 모델 업스케일로 프로세스를 보완하여 고해상도 결과를 보장합니다. 또한, 각 업스케일링 단계에서 프레임 보간을 수행하여 비디오의 품질을 더욱 높이고, 우수한 비디오 해상도를 달성하기 위한 ComfyUI의 종합적인 솔루션을 보여줍니다.
AnimateDiff 소개에서 자세한 내용을 확인하세요.
업스케일을 위한 ControlNet Tile은 ControlNet 모델을 활용하여 누락되거나 일관되지 않은 세부 정보를 정확하게 재생성함으로써 이미지 해상도를 향상시키며, 입력 프롬프트와 로컬 이미지 기능 간의 불일치를 선택적으로 무시합니다. 이 기능은 특히 세그먼트 또는 타일 단위의 이미지 업스케일링에 유리하여 고품질의 디테일한 이미지를 생성하는 데 이상적인 솔루션입니다.
4x-Ultrasharp 업스케일러는 업스케일링 프로세스에서 흔히 발생하는 디테일 손실 문제를 해결하면서 이미지를 놀라운 선명도와 디테일로 더 높은 해상도로 변환하는 능력으로 두각을 나타냅니다.
RunComfy는 최고의 ComfyUI 플랫폼으로서 ComfyUI 온라인 환경과 서비스를 제공하며 ComfyUI 워크플로우 멋진 비주얼을 제공합니다. RunComfy는 또한 제공합니다 AI Playground, 예술가들이 최신 AI 도구를 활용하여 놀라운 예술을 창조할 수 있도록 지원합니다.
