ComfyUI  >  Przepływy pracy  >  SVD (Stable Video Diffusion) + SD | Tekst na Wideo

SVD (Stable Video Diffusion) + SD | Tekst na Wideo

W tym workflow ComfyUI integrujemy procesy Stable Diffusion text-to-image z Stable Video Diffusion image-to-video. Pozwala to na wprowadzenie tekstu w celu wygenerowania obrazu, który następnie można bezproblemowo przekształcić w wideo.

ComfyUI SVD Przepływ pracy

ComfyUI Stable Video Diffusion (SVD) Workflow
Chcesz uruchomić ten przepływ pracy?
  • W pełni funkcjonalne przepływy pracy
  • Brak brakujących węzłów lub modeli
  • Brak wymaganego ręcznego ustawiania
  • Cechuje się oszałamiającymi wizualizacjami

ComfyUI SVD Przykłady

ComfyUI SVD Opis

1. ComfyUI Stable Video Diffusion (SVD) Workflow

Workflow ComfyUI bezproblemowo integruje technologie text-to-image (Stable Diffusion) i image-to-video (Stable Video Diffusion) dla efektywnej konwersji tekstu na wideo. Ten workflow pozwala na generowanie wideo bezpośrednio z opisów tekstowych, zaczynając od bazowego obrazu, który ewoluuje w dynamiczną sekwencję wideo. Workflow ten ułatwia realizację animacji lub wideo tekstowo-obrazowych.

2. Przegląd Stable Video Diffusion (SVD)

2.1. Wprowadzenie do Stable Video Diffusion (SVD)

Stable Video Diffusion (SVD) to zaawansowana technologia opracowana do przekształcania statycznych obrazów w dynamiczne treści wideo. Wykorzystując podstawowy model obrazu Stable Diffusion, SVD wprowadza ruch do nieruchomych obrazów, umożliwiając tworzenie krótkich klipów wideo. Ten postęp w modelach latent diffusion, początkowo opracowanych do syntezy obrazów, teraz obejmuje wymiary czasowe, aby animować nieruchome wizualizacje, produkując wideo zazwyczaj w zakresie od 2 do 5 sekund.

Stable Video Diffusion jest dostępny w dwóch wariantach: standardowy SVD, zdolny do generowania wideo w rozdzielczości 576×1024 pikseli na 14 klatkach, oraz ulepszony SVD-XT, który może produkować do 25 klatek. Oba warianty obsługują regulowane prędkości klatek od 3 do 30 klatek na sekundę, zaspokajając różnorodne potrzeby tworzenia treści cyfrowych.

Szkolenie modelu SVD obejmuje trzyetapowy proces: zaczynając od modelu obrazu, przechodząc do modelu wideo wstępnie przeszkolonego na obszernym zestawie danych wideo, a kończąc na wyborze wysokiej jakości klipów wideo. Ten staranny proces podkreśla znaczenie jakości zestawu danych w optymalizacji możliwości produkcji wideo przez model.

Serce modelu Stable Video Diffusion stanowi model obrazu Stable Diffusion 2.1, który działa jako podstawowy szkielet obrazu. Integracja warstw konwolucji czasowej i uwagi w U-Net noise estimator przekształca to w potężny model wideo, interpretujący latent tensors jako sekwencje wideo. Model ten wykorzystuje odwrotną dyfuzję do jednoczesnego usuwania szumów ze wszystkich klatek, podobnie jak model VideoLDM.

Wyposażony w 1,5 miliarda parametrów i przeszkolony na obszernym zestawie danych wideo, model przechodzi dalsze dostrajanie przy użyciu wysokiej jakości zestawu danych wideo dla maksymalnej wydajności. Dwa zestawy wag modelu SVD są publicznie dostępne, zaprojektowane do generowania wideo o 14 klatkach i 25 klatkach przy rozdzielczości 576×1024, odpowiednio.

2.2. Kluczowe funkcje Stable Video Diffusion (SVD)

Korzystając ze Stable Video Diffusion w workflow ComfyUI, możesz dostosować kluczowe parametry do personalizacji wyjścia wideo, w tym motion bucket id, kontrolując intensywność ruchu wideo; frames per second (fps), określając prędkość odtwarzania wideo; oraz augmentation level, regulując poziom szumu początkowego obrazu dla różnych stopni transformacji.

2.2.1. Motion Bucket ID: Ta funkcja oferuje użytkownikom możliwość kontrolowania intensywności ruchu wideo. Poprzez dostosowanie tego parametru, możesz określić ilość ruchu obserwowanego w wideo, od subtelnych gestów po bardziej wyraźne działania, w zależności od pożądanego efektu wizualnego.

2.2.2. Frames Per Second (fps): Ten parametr jest kluczowy dla określenia prędkości odtwarzania wideo. Dostosowanie klatek na sekundę pozwala na tworzenie wideo, które może albo uchwycić szybkie dynamiczne sceny, albo przedstawić efekt slow-motion, zwiększając tym samym aspekt narracyjny treści wideo. Ta elastyczność jest szczególnie korzystna przy tworzeniu szerokiej gamy typów wideo, od szybkich reklam po bardziej kontemplacyjne, narracyjne dzieła.

2.2.3. Augmentation Level Parameter: Ten parametr reguluje poziom szumu początkowego obrazu, umożliwiając różne stopnie transformacji. Poprzez manipulację tym parametrem, możesz kontrolować stopień, w jakim oryginalny obraz jest zmieniany podczas procesu tworzenia wideo. Dostosowanie poziomu augmentacji pozwala na zachowanie bliższej wierności oryginalnemu obrazowi lub wchodzenie w bardziej abstrakcyjne i artystyczne interpretacje, rozszerzając tym samym możliwości twórcze.

Chcesz więcej przepływów pracy ComfyUI?

RunComfy

© Prawa autorskie 2024 RunComfy. Wszelkie prawa zastrzeżone.

RunComfy jest wiodącą ComfyUI platformą, oferującą ComfyUI online środowisko i usługi, wraz z przepływami pracy ComfyUI cechującymi się oszałamiającymi wizualizacjami.