1. 什么是 ComfyUI Uni3C 工作流程？
Uni3C 工作流程将先进的 Uni3C（精确统一 3D 增强摄像机和人物运动控制）模型集成到 ComfyUI 环境中。由 DAMO Academy (Alibaba Group) 开发，Uni3C 通过在单个 3D 增强框架中统一摄像机轨迹控制和人物运动控制，解决了可控视频生成的根本挑战。
基于 FLUX 扩散变换器架构并由 Wan2.1 基础模型提供支持，Uni3C 引入了 PCDController——一个即插即用的控制模块，利用从单目深度估计中得出的未投影点云。这种方法在保持大规模视频扩散模型生成能力的同时，实现了 Uni3C 内的精确摄像机控制。Uni3C 系统采用 SMPL-X 角色模型和全球 3D 世界指导，实现了环境场景和人物角色间空间一致的视频生成。
2. Uni3C 的优势：
- 统一的 3D 增强框架： Uni3C 在统一的 3D 世界空间中同时处理摄像机轨迹和人物运动。
- PCDController 架构： 具有轻量级的 0.95B 参数控制器，Uni3C 利用单目深度估计的未投影点云，而不影响包含 14B 参数的基础模型。
- SMPL-X 集成： Uni3C 提供先进的 3D 人体模型支持。
- 几何先验利用： 基于点云的 3D 几何理解为 Uni3C 提供了稳健的摄像机控制能力。
- 全球 3D 世界指导： Uni3C 确保环境点云和 SMPL-X 角色之间的刚性变换对齐，实现空间一致的视频生成。
3. 如何使用 Uni3C 工作流程
Uni3C 通过 视频参考提取 进行操作，分析参考视频以理解摄像机运动和人物动作，然后应用这些模式从输入图像生成新视频。这种方法使得 Uni3C 能够在无需手动参数调整的情况下实现精确控制。
3.1 方法 1：视频参考的摄像机控制
最适合：
从参考视频中提取摄像机运动并将其应用于新场景，使用 Uni3C。
设置过程：
- 加载参考视频： 在
Load Video (Upload)节点上传任何具有有趣摄像机运动的视频- 好的示例： 摄像机放大主体的视频、带有自然头部运动的行走画面、电影般的平移镜头、环绕镜头
- 关键点： 任何具有清晰摄像机运动的视频都可以使用 - 从手机录制到专业电影摄影，均可使用 Uni3C。
- 加载目标图像： 在
Load Image节点上传您的基础图像（适用于任何风格：真实、动漫、艺术作品、AI 生成） - 编写您的提示： 在 Uni3C 的文本提示区域描述您想要的场景
- 配置设置： Uni3C 工作流程 包含优化参数以实现4倍速度提升
- 生成： 运行工作流程以将参考视频的摄像机运动转移到您的场景中，使用 Uni3C。
高级技巧：
- 动作方向匹配： 当参考视频的运动方向与您的预期场景构图一致时，效果最佳，适用于 Uni3C。
- 提示协调： 编写与摄像机运动风格相辅相成的提示，以增强与 Uni3C 的一致性。
- 参考质量： 选择具有稳定、清晰摄像机运动的参考视频，以获得 Uni3C 的最佳效果。
3.2 方法 2：人物动作转移
最适合：
使用 Uni3C 将参考视频中的人物动作转移到不同角色。
设置过程：
- 含有人物动作的参考视频： 上传包含您要转移的人物动作的视频
- 目标角色图像： 加载您想要动画化的角色图像
- 通过提示进行动作控制：
- 保留原始动作： 使用 "a woman walking" 这样的通用描述，以 Uni3C 保持参考动作。
- 修改动作： 具体说明以改变动作："a woman combing her hair" 将改变手部动作，同时保持整体动作流畅，使用 Uni3C。
关键优势：
- 无需骨架： 与传统动作捕捉不同，Uni3C 无需复杂的绑定即可理解人物运动。
- 细节保留： Uni3C 在动作转移过程中保持配饰、发型和服装细节。
- 同时控制： 摄像机运动和人物动作同时从同一参考视频转移，使用 Uni3C。
性能优化架构： Uni3C 工作流程 实施了多种优化策略，包括将 PCDController 的隐藏尺寸从 5120 减少到 1024，零初始化的线性投影层，以及仅在基础模型的前 20 层注入摄像机控制特性。通过减少的采样步骤（10 vs 20+）和调整的 CFG 引导比例，提供了高达 4 倍的处理速度提升，同时保持 Uni3C 的生成质量。
3.3 优化性能设置
4倍速度提升配置： 基于 Uni3C 的内置优化，以下设置显著提高处理速度：
WanVideo 采样器节点设置：
Steps: 10（从默认的 20+ 减少）CFG: 1.0-1.5（优化速度与质量的平衡）Shift: 5.0-7.0（作者推荐 7 以获得最佳效果，5 以更快的处理速度使用 Uni3C）Scheduler: UniPC（优化的调度器用于 Uni3C）
关键性能特性：
- AnimateDiff 集成： Uni3C 利用最初为文本到视频设计的 AnimateDiff 优化，但在图像到视频生成中同样有效。
- 智能参数减少： 由于图像到视频从现有视觉内容开始，与文本到视频生成相比，所需的去噪步骤较少，适用于 Uni3C。
- 优化处理： Uni3C 使 70 帧视频在 ~4-5 分钟内完成（与原始设置相比约 27 分钟）。
质量与速度选项：
- 最大速度：Steps=10, CFG=1.0, Shift=5 → ~4 分钟 70 帧，使用 Uni3C
- 平衡：Steps=10, CFG=1.5, Shift=7 → ~5 分钟 70 帧，使用 Uni3C
- 更高质量：Steps=15, CFG=2.0, Shift=7 → ~8-10 分钟 70 帧，使用 Uni3C
3.4 工作流程组件理解
参考视频处理部分：
Load Video (Upload): 接受 MP4、AVI 和其他标准视频格式，供 Uni3C 用于动作参考。WanVideo Encode: 处理参考视频以提取摄像机轨迹和动作模式，供 Uni3C 使用。Uni3C ControlNet Loader: 加载专门的 Uni3C 控制模型以理解动作。
图像到视频生成部分：
Load Image: 您的目标图像，将由 Uni3C 使用参考动作进行动画化。WanVideo Image/ToVideo Encode: 将您的静态图像转换为适合 Uni3C 视频生成的格式。WanVideo Sampler: 核心生成引擎，具有 Uni3C 的 4 倍速度提升优化设置。
输出处理：
WanVideo Decode: 将生成的潜在视频从 Uni3C 转换回可查看格式。Video Combine: 将最终视频文件与适当的帧速率和编码从 Uni3C 组装。
4. 高级技巧和最佳实践
为 Uni3C 选择参考材料
- 对于动作转移： 选择具有清晰、可见动作且人物大部分在画面内的视频，供 Uni3C 使用。
- 对于摄像机控制： 任何具有有趣视角或期望摄像机运动的视频，适用于 Uni3C。
- 最佳效果： 当参考运动方向与您的预期输出方向一致时，使用 Uni3C。
Uni3C 提示工程最佳实践
- "不干扰" 原则： 为纯动作转移而不改变角色，使用简单、通用的提示，适用于 Uni3C。
- 具体动作变化： 当您想修改角色的动作时，请详细说明，适用于 Uni3C。
- 角色一致性： 使用 Uni3C 聚焦提示以保持角色外观。
Uni3C 的质量优化
- 动作一致性： 避免参考视频中的突然变化，以获得更平滑的 Uni3C 结果。
- 帧稳定性： 确保参考材料具有一致的照明和构图，适用于 Uni3C。
5. 鸣谢
此工作流程由 Uni3C 提供支持，由 DAMO Academy (Alibaba Group)、Fudan University 和 Hupan Lab 开发。ComfyUI 集成基于 kijai 的出色工作（ComfyUI-WanVideoWrapper），并进行了额外的优化和工作流程设计，使这一强大的 Uni3C 技术在全球创作者中更易于访问。
