Рабочий процесс ComfyUI реализует методологию для редизайна видео, которая интегрирует несколько компонентов — AnimateDiff, ControlNet, IP-Adapter и FreeU — для улучшения возможностей редактирования видео.
AnimateDiff: Этот компонент использует временные модели различий для создания плавных анимаций из статичных изображений с течением времени. Он работает, выявляя различия между последовательными кадрами и постепенно применяя эти изменения, чтобы уменьшить резкие переходы, сохраняя согласованность движения.
ControlNet: ControlNet использует управляющие сигналы, такие как те, которые получены из инструментов оценки поз, таких как OpenPose, чтобы направлять движение и поток анимации. Эти управляющие сигналы накладываются и обрабатываются моделями, подобными управляющим сетям, которые в свою очередь формируют окончательный анимированный результат.
IP-Adapter: IP-Adapter предназначен для адаптации входных изображений так, чтобы они более точно соответствовали целевым стилям или особенностям. Он выполняет такие процессы, как колоризация и перенос стиля, изменяя атрибуты изображения без надзора.
FreeU: Как экономичный инструмент улучшения, FreeU улучшает модели диффузии путем настройки существующих архитектур U-Net. Это приводит к значительному повышению качества генерации изображений и видео, требуя минимальных изменений.
Вместе эти компоненты синергетически работают в этом рабочем процессе ComfyUI, преобразуя входные данные в стилизованные анимации через сложный многослойный процесс диффузии.
Пожалуйста, ознакомьтесь с подробностями на How to use AnimateDiff in ComfyUI
Пожалуйста, ознакомьтесь с подробностями на How to use ControlNet in ComfyUI
Пожалуйста, ознакомьтесь с подробностями в Introduction to IPAdapter
FreeU — это передовое улучшение для моделей диффузии, которое повышает качество образцов без дополнительных затрат. Оно работает в существующей системе, не требуя дополнительного обучения, дополнительных параметров и сохраняя текущие затраты памяти и времени обработки. FreeU использует существующие механизмы архитектуры диффузии U-Net для мгновенного улучшения качества генерации.
Инновация FreeU заключается в его способности более эффективно использовать архитектуру диффузии U-Net. Оно улучшает баланс между основным блоком денойзинга U-Net и его высокочастотными функциями пропуска соединений, оптимизируя качество сгенерированных изображений и видео без ущерба для семантической целостности.
FreeU разработан для легкой интеграции с популярными моделями диффузии, требуя минимальных настроек и настройки всего двух коэффициентов масштабирования во время вывода для значительного улучшения качества выходных данных. Это делает FreeU привлекательным вариантом для тех, кто стремится эффективно улучшить свои генеративные рабочие процессы.
Не стесняйтесь регулировать эти параметры в зависимости от ваших моделей, стиля изображения/видео или задач. Следующие параметры приведены только для справки.
SD1.4: (будет обновлено скоро)
b1: 1.3, b2: 1.4, s1: 0.9, s2: 0.2
SD1.5: (будет обновлено скоро)
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
Диапазон для дополнительных параметров
При попытке использовать дополнительные параметры, рассмотрите следующие диапазоны:
Для получения дополнительной информации, проверьте это на Github
RunComfy - ведущая ComfyUI платформа, предлагающая ComfyUI онлайн среду и услуги, а также рабочие процессы ComfyUI с потрясающей визуализацией. RunComfy также предоставляет AI Playground, позволяя художникам использовать новейшие инструменты AI для создания невероятного искусства.
