Vid2Vid 第 2 部分 | SDXL 風格轉換

ComfyUI Vid2Vid 工作流程，由 **YVANN** 創建，介紹了兩種不同的工作流程，以實現高品質的專業動畫。

• 第一種工作流程：ComfyUI Vid2Vid 第 1 部分 | 構圖和遮罩
• 第二種工作流程：ComfyUI Vid2Vid 第 2 部分 | SDXL 風格轉換

ComfyUI Vid2Vid 第 2 部分 | SDXL 風格轉換

此工作流程將原始影片風格轉換為您所期望的風格。

步驟 1: 模型加載器 | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第 2 部分

Efficient Loader 節點是選擇動畫所需合適模型的初始步驟。這包括選擇檢查點模型、VAE（Variational Autoencoder）模型和 LoRA（Low-Rank Adaptation）模型。這些模型對於定義動畫的能力和風格至關重要。

步驟 2: 加載第一個工作流程的輸出 | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第 2 部分

重要提示：

1. 使用 frame_load_cap=10 進行快速測試。
2. 如果測試結果令人滿意，將 frame_load_cap 增加到更大尺寸。

⚠️ 如果您想渲染長影片，例如超過 100 幀的影片，建議將影片分成多個渲染，每個渲染包含不超過 100 幀。 一次渲染超過這個數量可能會導致 ComfyUI 系統中斷。 您可以調整 skip_first_frames 和 frame_load_cap 參數來決定要渲染哪些幀。

有關詳細信息，請訪問 📽️**⚠️ 如何渲染長影片（超過 200 幀）**

步驟 3: ControlNet | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第 2 部分

ControlNet 用於向影像生成過程中添加各種條件控制。它由不同的模型組成，以應用特定的轉換：

1. ControlNet Tile：該模型有助於保持拼貼圖像的一致性，確保圖案和紋理在沒有可見接縫的情況下保持連續。
2. ControlNet Depth：為圖像添加深度信息，創造更真實的 3D 空間感。此模型使用深度圖來指導擴散模型，增強深度和體積的感知。
3. ControlNet Canny：利用邊緣檢測提供結構指導。通過檢測並保留輸入圖像中的邊緣，幫助在風格轉換過程中保持形狀和輪廓的完整性。

步驟 4: AnimateDiff | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第 2 部分

AnimateDiff 節點通過確保風格變化在幀之間平滑過渡，引入動畫的時間一致性。這對於避免閃爍和確保無縫的視覺體驗至關重要。

步驟 5: IPAdapter | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第 2 部分

IPAdapter 節點對原始影片應用強烈的風格轉換，有效地將所需的藝術風格轉移到影片幀上。這種強大的風格應用確保最終輸出與預期的藝術願景密切匹配，同時保持原始內容的完整性。

步驟 6: 初次渲染 | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第 2 部分

初次渲染是基於模型和條件的初步應用生成的。這個渲染作為草稿。

步驟 7: 顏色匹配和二次渲染 | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第 2 部分

在初次渲染後，應用顏色匹配技術以確保幀之間的顏色調和調色板的一致性。顏色匹配後，進行二次渲染，並根據初次渲染進行必要的調整。

步驟 8: 如有需要，進行升級 | ComfyUI Vid2Vid 工作流程第 2 部分

如果需要提高動畫的解析度，則應用升級技術。這一步確保最終輸出符合所需的品質和解析度標準。

通過使用 ComfyUI Vid2Vid 工作流程第 2 部分，您可以有效地將原始影片風格轉換為您所期望的藝術表現，保持動畫過程中的一致性和質量。