AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | 플랫 애니메이션 스타일

이 ComfyUI 워크플로우는 AnimateDiff, Depth, Softedge, OpenPose 등을 통합한 ControlNet, IPAdapter, Face Restore, Lora 등을 활용하여 원본 비디오 콘텐츠를 독특한 플랫 애니메이션 스타일로 변환합니다. 이를 통해 독특한 애니메이션 미학을 가진 비디오를 손쉽게 제작할 수 있습니다.

ComfyUI 워크플로우

Transform Video into Flat Anime Style Using AnimateDiff and ControlNet in ComfyUI
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  • 완전히 작동 가능한 워크플로우
  • 누락된 노드 또는 모델 없음
  • 수동 설정 불필요
  • 멋진 시각 효과 제공

예시

설명

1. ComfyUI 워크플로우: AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter | 플랫 애니메이션 스타일

이 ComfyUI 워크플로우는 AnimateDiff, Depth, Softedge 등을 특징으로 하는 ControlNet, IPAdapter 및 FaceRestore를 활용하여 원본 비디오 콘텐츠를 독특한 플랫 애니메이션 스타일로 변환합니다. 결과를 얻은 후에는 업스케일 노드를 활성화하여 비디오의 해상도를 높일 수 있습니다.

2. AnimateDiff 개요

ComfyUI에서 AnimateDiff 사용 방법에 대한 자세한 내용을 확인하세요.

3. ControlNet 개요

ComfyUI에서 ControlNet 사용 방법에 대한 자세한 내용을 확인하세요.

4. Face Restore 사용 방법

ComfyUI의 "FaceRestore"는 이미지에서 얼굴을 복원하도록 설계된 사용자 지정 확장입니다. CodeFormer 모델의 기능을 활용하여 이미지 충실도를 향상시킵니다. 다음은 자세한 설명입니다.

ComfyUI의 Face Restore 모델

4.1. "Face Restore CF With Model" 노드의 입력

facerestore_model: 사용할 얼굴 복원 모델을 지정합니다. 이는 이미지의 얼굴을 향상시키는 데 적용될 알고리즘을 정의하는 데 필수적입니다.

image: 복원하려는 얼굴이 포함된 입력 이미지입니다. 노드는 이 이미지를 처리하고 감지된 얼굴에 대해 얼굴 복원을 적용합니다.

facedetection: 다음 옵션 중에서 얼굴 감지 모델을 선택하세요. 이 모델은 입력 이미지에서 얼굴을 식별하고 자르는 역할을 합니다. 각 옵션에는 장점이 있으며, 일부는 더 정확하고 다른 옵션은 더 빠르거나 계산 리소스 측면에서 더 가벼울 수 있습니다.

  • retinaface_resnet50
  • retinaface_mobile0.25
  • YOLOv5l
  • YOLOv5n

codeformer_fidelity (FLOAT): CodeFormer 모델의 충실도를 조정할 수 있는 중요한 매개변수입니다. 이 설정은 원본에 충실하게 얼굴을 복원하는 것과 이미지를 향상시키는 것 사이의 균형을 결정합니다. 값이 높을수록 더 많은 원본 기능을 유지할 수 있고, 값이 낮을수록 더 '이상화된' 복원이 이루어질 수 있습니다.

4.2. "Face Restore CF With Model" 노드의 출력

IMAGE: 출력은 얼굴이 복원된 처리된 이미지입니다. 이 이미지는 얼굴 복원 프로세스의 결과로, 입력 이미지에서 감지된 얼굴의 선명도, 디테일 및 전반적인 시각적 품질이 향상된 것을 보여줍니다.

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