AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | 卡通風格
在 ComfyUI 工作流程中,我們整合了多個節點,包括 Animatediff、ControlNet(具有 LineArt 和 OpenPose 功能)、IP-Adapter 和 FreeU。這種整合便於使用少量圖片來定義所需風格,從而將原始視頻轉換為所需的動畫。然而,檢查點模型也會影響風格。我們鼓勵嘗試各種圖片和檢查點模型,以獲得最佳效果!ComfyUI Vid2Vid (Cartoon Style) 工作流程
ComfyUI Vid2Vid (Cartoon Style) 範例
ComfyUI Vid2Vid (Cartoon Style) 說明
1. ComfyUI AnimateDiff、ControlNet、IP-Adapter 和 FreeU 工作流程
ComfyUI 工作流程實施了一種視頻再造型的方法,該方法整合了多個組件——AnimateDiff、ControlNet、IP-Adapter 和 FreeU,以增強視頻編輯能力。
AnimateDiff: 此組件利用時間差異模型從靜態圖片創建平滑的動畫。它通過識別連續幀之間的差異並逐步應用這些變化來減少突變,從而保持運動的連貫性。
ControlNet: ControlNet 利用來自姿態估計工具(如 OpenPose)等的控制信號來引導動畫的運動和流動。這些控制信號由類似於控制網絡的模型分層處理,進而塑造最終的動畫輸出。
IP-Adapter: IP-Adapter 設計用於調整輸入圖片,使其更接近目標輸出風格或特徵。它進行諸如著色和風格轉換等過程,無監督地改變圖片屬性。
FreeU: 作為一種成本效益高的增強工具,FreeU 通過微調現有的 U-Net 架構來精煉擴散模型。這大大提高了圖像和視頻生成的質量,只需最少的修改。
這些組件在這個 ComfyUI 工作流程中協同工作,通過複雜的多階段擴散過程將輸入轉化為風格化的動畫。
2. AnimateDiff 概述
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3. ControlNet 概述
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4. IP-Adapter 概述
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5. FreeU 概述
5.1. FreeU 介紹
FreeU 是一種最先進的擴散模型增強技術,可在不增加額外開銷的情況下提高樣本質量。它在現有系統中工作,不需要進一步的訓練,無需額外參數,並保持當前的內存和處理時間。FreeU 利用擴散 U-Net 架構的現有機制來即時提高生成質量。
FreeU 的創新在於其能夠更有效地利用擴散 U-Net 的架構。它精煉了 U-Net 的去噪主幹和其高頻特徵添加跳躍連接之間的平衡,優化生成圖像和視頻的質量而不損害語義完整性。
FreeU 設計便於與流行的擴散模型集成,只需最小的調整,並在推理過程中調整兩個縮放因子即可顯著提高輸出質量。這使得 FreeU 成為尋求高效增強生成工作流程的人的一個有吸引力的選擇。
最佳 FreeU 性能的參數
根據您的模型、圖像/視頻風格或任務,自由調整這些參數。以下參數僅供參考。
SD1.4: (即將更新)
b1: 1.3, b2: 1.4, s1: 0.9, s2: 0.2
SD1.5: (即將更新)
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
更多參數範圍
嘗試其他參數時,請考慮以下範圍:
- b1: 1 ≤ b1 ≤ 1.2
- b2: 1.2 ≤ b2 ≤ 1.6
- s1: s1 ≤ 1
- s2: s2 ≤ 1
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