DiffuEraser 是一个尖端的视频修复解决方案,可以无缝去除视频中的不需要物体,同时保持时间一致性。利用强大的基于扩散的修复模型,DiffuEraser 用上下文准确的内容重建缺失区域。此工作流与 Segment Anything 2 (SAM2) 集成,实现自动遮罩生成,消除了手动创建遮罩的需要。
DiffuEraser 使用去噪 UNet 以及辅助的 BrushNet 分支,整合时间注意力以保持帧一致性。通过利用先验信息,它减少了幻觉和伪影,确保无瑕疵的物体去除。
由 Runcomfy Crew 通过点选择界面自动化遮罩创建,使用户能够标记需要去除的物体而无需手动创建遮罩。这极大地简化了修复工作流。
mask_dilation_iter
以获得精确的遮罩crf
以提高输出质量checkpoint
: [SD1.5/v1-5-pruned-emaonly.ckpt] - Stable Diffusion 基础模型。lora
: [flux/flux.1-turbo-alpha/diffusion_pytorch_model.safetensors] - LoRA 增强修复。seed
: [random] - 控制生成的变异。num_inference_steps
: [2] - 较高的值提高质量。guidance_scale
: [0] - 控制对先验信息的依从性。video_length
: [10] - 定义处理的帧数。mask_dilation_iter
: [8] - 扩展遮罩覆盖范围。ref_stride
: [10] - 时间一致性的参考帧步幅。neighbor_length
: [10] - 定义用于参考的帧。subvideo_length
: [50] - 批处理的最大帧数。seg_repo
: [briaai/RMBG-2.0] - 背景去除模型。frame_rate
: [1] - 匹配源帧率。format
: [video/h264-mp4] - 输出格式。crf
: [19] - 控制视频压缩质量。subvideo_length
以加快处理速度。num_inference_steps
以加快生成速度。mask_dilation_iter
以改善遮罩覆盖。neighbor_length
以改善移动物体的精细化。video_length
和 subvideo_length
以避免长视频的内存问题。DiffuEraser 由 Xiaowen Li、Haolan Xue、Peiran Ren 和 Liefeng Bo 在阿里巴巴集团同义实验室创建,并由 smthemex 实现的 ComfyUI 集成。Runcomfy Crew 通过 SAM2 实现自动遮罩生成增强了工作流。所有功劳归于原作者的开创性贡献。
RunComfy 是首选的 ComfyUI 平台,提供 ComfyUI 在线 环境和服务,以及 ComfyUI 工作流 具有惊艳的视觉效果。 RunComfy还提供 AI Playground, 帮助艺术家利用最新的AI工具创作出令人惊叹的艺术作品。