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One-to-All Animation 14B:參考圖角色動作遷移 | RunComfy

community/one-to-all-animation/14b

按照驅動影片為參考角色圖片製作動畫,並可設定正向/反向提示詞、三種解析度與引導參數。

參考角色圖片的 URL。
提供動作的驅動影片 URL。
產生影片的輸出解析度。
產生影片時使用的推理步數。
參考圖片影響產生結果的強度。
產生結果跟隨驅動姿態的強度。
Idle
The rate is $0.06 per second for 480p, $0.09 per second for 580p, and $0.12 per second for 720p.

One-to-All Animation 14B 簡介

One-to-All Animation 14B 將一張參考角色圖片與一個驅動影片結合,產生姿態引導的角色動畫。RunComfy 頁面還接收正向與反向提示詞,支援 480p、580p 和 720p 輸出,並提供推理步數、圖片引導和姿態引導設定。它適合角色動作測試、動畫預演和最終渲染;使用前應檢查重要人物特徵與動作細節。
適用場景:角色動作遷移 | 動畫預演 | 姿態引導的影片創作

模型概覽#


  • 任務: 參考圖角色動畫
  • 版本: 14B
  • 簡介: One-to-All Animation 14B 使用一張參考圖定義角色,以一個驅動影片提供動作。正向與反向提示詞可引導結果,頁面設定則控制解析度、推理步數、圖片引導和姿態引導。

輸入參數#


參數類型預設值/範圍說明
image_urlstring (image_uri)必填參考角色圖片的 URL。
video_urlstring (video_uri)必填提供動作的驅動影片 URL。
promptstring必填對目標動畫的正向描述。
negative_promptstring必填描述應避免的瑕疵或內容。
resolutionstring480p, 580p, 720p; 預設 480p輸出影片解析度。
num_inference_stepsinteger2–30; 預設 30推理步數。
image_guidance_scalefloat1–10; 預設 2參考圖片的引導強度。
pose_guidance_scalefloat1–10; 預設 1.5驅動姿態的引導強度。

使用建議#


  • 使用角色清晰的參考圖片,並選擇主要動作容易辨認的驅動影片。
  • 從預設值開始,每次只調整一個引導參數,同時檢查人物外觀和動作跟隨情況。
  • 引導值並非越高越好;極端組合可能降低畫面穩定性。
  • 最終渲染前,請測試轉身、手部動作、遮擋和快速運動。

相關版本#


可使用 One-to-All Animation 1.3B 評估參數相同的輕量版本。

相關模型

kling-video-o1/standard/text-to-video

根據文字提示詞生成影片,可選擇長寬比以及 5 秒或 10 秒時長。

ltx-2-19b/image-to-video/lora

將靜態圖像轉化為富有表現力的動態短片,並生成同步音訊。

seedance-2.0-mini/text-to-video

快速、低成本的多鏡頭 AI 影片模型,原生支援音訊和參考素材。

kling-video-o3/standard/reference-to-video

根據參考素材生成 3–15 秒影片,起價為每秒 $0.084。

seedance-2.0-mini/image-to-video

將起始圖片製作成帶有原生音訊的電影感短片。

video-background-removal/fast/video-to-video

使用 Fast 版本移除影片背景,並設定輸出編碼、前景邊緣細化與主體類型。

常見問題

One-to-All Animation 14B 與 1.3B 版本有什麼差異?

本頁使用 One-to-All Animation 的 14B 參數版本,連結頁面使用 1.3B 參數版本。兩者提供相同的參考圖片、驅動影片、提示詞、解析度、推理步數、圖片引導和姿態引導參數。頁面沒有公布實測品質或速度比較,因此建議使用相同輸入直接測試。

什麼時候適合為影片專案選擇 14B?

當你需要評估 14B 版本的參考圖動作遷移效果時,可以選擇此頁面。先用有代表性的圖片與驅動影片測試,再比較可選解析度和引導設定,確認品質與執行時間是否符合工作流要求。

One-to-All Animation 14B 是否比標準版更擅長複雜動作?

源文將 14B 定位為較大版本,但頁面沒有提供受控基準測試,也不保證複雜動作效果。請使用計劃投入製作的素材,直接測試轉身、交叉肢體、遮擋、手部與快速運動。

為什麼 14B 產生可能更慢?

較大的模型可能需要更多計算,但本頁沒有公佈固定延遲,也沒有提供與 1.3B 的量化比較。實際時間可能受解析度、推理步數、佇列和服務配置影響。

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