AnimateDiff + ControlNet 時間步長關鍵幀 | 變形動畫

1. ComfyUI AnimateDiff 和 ControlNet 變形工作流程

這個 ComfyUI 工作流程利用 AnimateDiff 和 ControlNet 時間步長關鍵幀來創建變形動畫，提供了一種新的動畫創作方法。AnimateDiff 專注於通過插值關鍵幀（標記動畫中重要點的幀）來生成動畫。另一方面，ControlNet 通過使用 "Timestep KeyFrame" 和 "ControlNet Tile" 模型，提供對動畫細節和運動的精確控制，增強了這一過程。這些時間步長關鍵幀指出動畫中發生變化的特定時刻，促進了動畫隨時間發展的高精度。AnimateDiff 和 ControlNet 結合起來，通過協同它們的不同功能來增強整體動畫工作流程，形成了一種強大的生成動態和引人入勝的變形動畫的方法論。

2. AnimateDiff 概述

請查看的詳細信息。

3. ControlNet Tile 模型概述

ControlNet Tile 模型通過增強細節和解析度來提升圖像清晰度，是增強視覺效果中的紋理和元素的基礎工具。在變形動畫領域，它與 ControlNet 時間步長關鍵幀相結合，將噪聲增強與細節的精細增強無縫融合。這種整合不僅能夠銳化和豐富紋理，還確保幀之間的過渡平滑且連貫，使用時間步長關鍵幀對動畫的時間和視覺進展進行精確控制。

4. ControlNet 時間步長關鍵幀概述

ControlNet 時間步長關鍵幀提供了一種先進的機制，用於操控 AI 生成視覺的流動，確保動畫或動態圖像的精確時間和進展。

本概述呈現了其最佳和直觀應用的基本參數：

4.1. prev_timestep_kf

考慮 prev_timestep_kf 的作用，作為在序列中創建與前一個關鍵幀的橋樑，從而創造流暢的過渡或分鏡。這種聯繫有助於無縫地引導 AI 的生成過程從一個階段到下一個階段，支持邏輯進展。

4.2. cn_weights:

cn_weights 參數在不同內容生成階段中調整 ControlNet 的特定特性，扮演著關鍵角色，增強時間步長關鍵幀應用的精確性。

4.3. latent_keyframe

通過 latent_keyframe，您可以決定 AI 模型各部分在特定階段對最終產品的影響程度。無論是旨在增強正在發展的圖像前景的細節，還是隨時間減少某些元素，這個參數允許動態調整。它對於生成需要細節演變或精確時間和進展的視覺效果至關重要，展示了時間步長關鍵幀的多功能性。

4.4. mask_optional

使用 mask_optional 提供了一種針對性的方法，使 ControlNet 的影響集中在選定的圖像區域。此功能可用於突出或強調元素，提供類似於時間步長關鍵幀的詳細控制。

4.5. start_percent

start_percent 參數本質上是在生成時間線中安排您的關鍵幀的激活，類似於在戲劇中提示演員的出場，確保與敘述流程同步的適時出現。

4.6. strength

提供全面控制，strength 設置確定 ControlNet 對輸出的影響程度，體現了時間步長關鍵幀所提供的細緻控制。

4.7. null_latent_kf_strength

null_latent_kf_strength 作為場景中任何未處理組件的指導，確保即使是背景或不太集中的區域也能夠無縫整合，這證明了時間步長關鍵幀所提供的全面控制。

4.8. inherit_missing

inherit_missing 功能通過允許當前幀從其前身繼承任何未指定的屬性，確保關鍵幀之間的平滑過渡，增強連續性而不冗餘，這一功能強調了時間步長關鍵幀利用的效率。

4.8. guarantee_usage

通過 guarantee_usage，您確保每個關鍵幀在創作過程中的納入和影響，肯定每個時間步長關鍵幀在 AI 生成內容的精心製作中的價值。

ControlNet 時間步長關鍵幀對於精確指導 AI 的創作過程至關重要，促進敘述或視覺旅程的創作，擁有精確的細節。它們使創作者能夠從初始場景到結尾，協調視覺的演變，確保整個過程中一致且無縫的過渡，同時強調時間步長關鍵幀在實現藝術目標中的關鍵角色。