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ComfyUI>Fluxos de Trabalho>AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | Estilo Anime Plano

AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | Estilo Anime Plano

Workflow Name: RunComfy/Restyle-Anime-2
Workflow ID: 0000...1048
Este fluxo de trabalho do ComfyUI emprega AnimateDiff, ControlNet (incorporando Depth, Softedge e OpenPose), IPAdapter, Face Restore, Lora, entre outros, para converter o conteúdo original do vídeo em um distinto Estilo Anime Plano. Ele simplifica o processo, permitindo a criação de vídeos com uma estética anime única sem esforço.

1. Fluxo de Trabalho do ComfyUI: AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter | Estilo Anime Plano

Este fluxo de trabalho do ComfyUI utiliza AnimateDiff, ControlNet com foco em Depth, Softedge, etc., IPAdapter e FaceRestore para transformar o conteúdo original do vídeo em um Estilo Anime Plano distinto. Depois de obter o resultado, você pode ativar os nós de aumento de escala para melhorar a resolução do seu vídeo.

2. Visão Geral do AnimateDiff

Por favor, confira os detalhes em Como usar AnimateDiff no ComfyUI

3. Visão Geral do ControlNet

Por favor, confira os detalhes em Como usar ControlNet no ComfyUI

4. Como Usar o Face Restore

"FaceRestore" no ComfyUI é uma extensão personalizada projetada para restaurar rostos em imagens. Ele aproveita os recursos do modelo CodeFormer para aprimorar a fidelidade da imagem. Aqui estão as explicações detalhadas.

Face Restore Model in ComfyUI

4.1. Entrada do nó "Face Restore CF With Model"

facerestore_model: Especifique o modelo de restauração facial a ser usado. Isso é essencial para definir o algoritmo que será aplicado para aprimorar os rostos em suas imagens.

image: Esta é a imagem de entrada que contém os rostos que você deseja restaurar. O nó processará esta imagem e aplicará a restauração facial nos rostos detectados.

facedetection: Escolha o modelo de detecção facial entre as seguintes opções. Este modelo é responsável por identificar e recortar rostos da imagem de entrada: Cada uma dessas opções tem seus pontos fortes, sendo algumas mais precisas, enquanto outras são mais rápidas ou mais leves em termos de recursos computacionais necessários.

  • retinaface_resnet50
  • retinaface_mobile0.25
  • YOLOv5l
  • YOLOv5n

codeformer_fidelity (FLOAT): Um parâmetro crítico que permite ajustar a fidelidade do modelo CodeFormer. Essa configuração determina o equilíbrio entre restaurar o rosto com alta fidelidade ao original e aprimorar a imagem. Um valor mais alto pode reter mais características originais, enquanto um valor mais baixo pode resultar em uma restauração mais "idealizada".

4.2. Saída do nó "Face Restore CF With Model"

IMAGE: A saída é a imagem processada onde os rostos foram restaurados. Esta imagem é o resultado do processo de restauração facial, mostrando clareza aprimorada, detalhes e qualidade visual geral aprimorada dos rostos detectados na imagem de entrada.

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