AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | 卡通风格

1. ComfyUI AnimateDiff, ControlNet, IP-Adapter 和 FreeU 工作流程

ComfyUI 工作流程实现了一种视频风格转换方法,它整合了几个组件—AnimateDiff、ControlNet、IP-Adapter 和 FreeU—以增强视频编辑功能。

AnimateDiff: 该组件采用时间差分模型,通过一段时间内静态图像的变化来创建平滑的动画。它通过识别连续帧之间的差异,并逐步应用这些变化来减少突变,从而保持动作的连贯性。

ControlNet: ControlNet 利用控制信号(例如从 OpenPose 等姿势估计工具中获得)来引导动画的运动和流程。这些控制信号被类似于控制网络的模型分层处理,进而塑造最终的动画输出。

IP-Adapter: IP-Adapter 旨在调整输入图像,使其更符合目标输出风格或特征。它进行无监督的图像属性修改,如着色和风格迁移等处理。

FreeU: 作为一种经济高效的增强工具,FreeU 通过微调现有的 U-Net 架构来优化扩散模型。这只需最小的修改,就能显著提高图像和视频生成的质量。

这些组件在 ComfyUI 工作流程中协同工作,通过复杂的多阶段扩散过程将输入转化为风格化动画。

2. AnimateDiff 概述

请查看如何在 ComfyUI 中使用 AnimateDiff了解详情

3. ControlNet 概述

请查看如何在 ComfyUI 中使用 ControlNet了解详情

4. IP-Adapter 概述

请查看IPAdapter 简介了解详情

5. FreeU 概述

5.1. FreeU 简介

FreeU 是一种前沿的扩散模型增强技术,可在不增加开销的情况下提高样本质量。它在现有系统内工作,无需额外训练、额外参数,且保持当前内存和处理时间不变。FreeU 利用扩散 U-Net 架构的现有机制,即时提高生成质量。

FreeU 的创新之处在于它能够更有效地利用扩散 U-Net 的架构。它优化了 U-Net 的去噪主干和高频特征添加跳跃连接之间的平衡,在不影响语义完整性的情况下优化生成图像和视频的质量。

FreeU 易于与流行的扩散模型集成,只需少量调整,并在推理过程中仅调整两个缩放因子,即可显著提高输出质量。这使得 FreeU 成为那些寻求高效增强生成工作流程的人的理想选择。

FreeU 最佳性能参数

请根据您的模型、图像/视频风格或任务自由调整这些参数。以下参数仅供参考。

SD1.4: （即将更新）

b1: 1.3, b2: 1.4, s1: 0.9, s2: 0.2

SD1.5: (即将更新）

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

更多参数范围

当尝试其他参数时,请考虑以下范围:

• b1: 1 ≤ b1 ≤ 1.2
• b2: 1.2 ≤ b2 ≤ 1.6
• s1: s1 ≤ 1
• s2: s2 ≤ 1

更多信息,请查看 Github