De ComfyUI workflow implementeert een methodologie voor het restylen van video's die verschillende componenten integreert—AnimateDiff, ControlNet, IP-Adapter en FreeU—om de mogelijkheden voor videobewerking te verbeteren.
AnimateDiff: Deze component maakt gebruik van temporele verschilmodellen om vloeiende animaties te creëren van statische afbeeldingen in de loop van de tijd. Het werkt door de verschillen tussen opeenvolgende frames te identificeren en deze variaties geleidelijk toe te passen om abrupte veranderingen te verminderen, waardoor de samenhang van de beweging behouden blijft.
ControlNet: ControlNet maakt gebruik van besturingssignalen, zoals die afgeleid van pose schattingstools zoals OpenPose, om de beweging en stroom van de animatie te sturen. Deze besturingssignalen worden gelaagd en verwerkt door modellen die lijken op controlenetten, die op hun beurt de uiteindelijke geanimeerde output vormgeven.
IP-Adapter: De IP-Adapter is ontworpen om invoerafbeeldingen aan te passen zodat ze beter overeenkomen met de beoogde uitvoerstijlen of functies. Het onderneemt processen zoals inkleuring en stijltransfer, waarbij beeldattributen onbewaakt worden gewijzigd.
FreeU: Als een kosteneffectieve verbeteringstool verfijnt FreeU diffusie modellen door de bestaande U-Net-architecturen bij te stellen. Dit resulteert in een aanzienlijke verbetering van de kwaliteit van het genereren van afbeeldingen en video's, met slechts minimale aanpassingen.
Samen werken deze componenten synergetisch binnen deze ComfyUI workflow om invoer om te zetten in gestileerde animaties via een verfijnd, meerfasig diffusieproces.
Bekijk de details op
Bekijk de details op
Bekijk de details in de
FreeU is een geavanceerde verbetering voor diffusie modellen die de kwaliteit van monsters verhoogt zonder extra overhead. Het werkt binnen het bestaande systeem, zonder extra training, zonder extra parameters, en behoudt het huidige geheugen- en verwerkingstijdgebruik. FreeU maakt gebruik van de bestaande mechanismen van de diffusie U-Net-architectuur om de kwaliteit van generaties onmiddellijk te verbeteren.
De innovatie van FreeU ligt in het vermogen om de diffusie U-Net-architectuur effectiever te benutten. Het verfijnt de balans tussen de denoising ruggengraat van de U-Net en zijn hoogfrequente functie-toevoegende skip-verbindingen, waardoor de kwaliteit van gegenereerde afbeeldingen en video's wordt geoptimaliseerd zonder de semantische integriteit aan te tasten.
FreeU is ontworpen voor eenvoudige integratie met populaire diffusie modellen, met minimale aanpassingen en het afstemmen van slechts twee schaalfactoren tijdens inferentie om opmerkelijke verbeteringen in uitvoerkwaliteit te leveren. Dit maakt FreeU een aantrekkelijke optie voor degenen die hun generatieve workflows efficiënt willen verbeteren.
Voel je vrij om deze parameters aan te passen op basis van je modellen, beeld-/videostijl of taken. De volgende parameters zijn slechts ter referentie.
SD1.4: (wordt binnenkort bijgewerkt)
b1: 1.3, b2: 1.4, s1: 0.9, s2: 0.2
SD1.5: (wordt binnenkort bijgewerkt)
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
Bereik voor meer parameters
Bij het proberen van extra parameters, overweeg de volgende bereiken:
Voor meer informatie, bekijk het op
© Copyright 2024 RunComfy. Alle Rechten Voorbehouden.