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DiffuEraser | 影片修補

Workflow Name: RunComfy/DiffuEraser-SAM2
Workflow ID: 0000...1200
DiffuEraser 是一款新近推出的影片修補擴散模型,能夠以逼真的內容重建刪除部分。它使用去噪 UNet、BrushNet 和時間注意力在幀之間保持自然運動和細節一致性。通過整合先驗信息來減少噪音和抑制幻覺。RunComfy Crew 使用 Segment Anything 2 (SAM2) 自動生成遮罩,改進了工作流程,無需手動操作。只需上傳影片,選擇項目,讓流程處理修補。DiffuEraser 不僅僅是擦除,而是重建,輕鬆產生高品質的結果。

ComfyUI DiffuEraser 影片修補工作流程描述

ComfyUI DiffuEraser 工作流程是什麼?

DiffuEraser 是一種尖端的影片修補解決方案,能夠無縫移除影片中的不需要物件,同時保持時間一致性。使用強大的擴散式修補模型,DiffuEraser 能夠以上下文準確的內容重建缺失區域。此工作流程與 Segment Anything 2 (SAM2) 集成,用於自動遮罩生成,消除了手動創建遮罩的需求。

DiffuEraser 利用去噪 UNet 和輔助 BrushNet 分支,結合時間注意力以維持幀一致性。通過利用先驗信息,它減少了幻覺和瑕疵,確保完美的物件移除。

SAM2 集成 由 Runcomfy Crew 自動化遮罩創建,使用點選介面使用戶能夠標記要移除的物件,而無需手動創建遮罩。這顯著簡化了修補工作流程。

DiffuEraser 工作流程的好處

  • 高品質重建,自然場景融合。
  • 通過 SAM2 自動生成遮罩,減少手動工作。
  • 時間一致性,實現幀間的無縫修補。
  • 使用基於點的介面進行靈活的物件選擇。
  • 專業級結果,所需用戶輸入最少。
  • 通過利用先驗信息抑制幻覺。
  • 與標準影片格式兼容,易於集成。

如何使用 DiffuEraser 工作流程

使用 DiffuEraser 進行物件移除

主生成方法:SAM2 + DiffuEraser

DiffuEraser

  • **輸入:**原始影片,通過點座標選擇物件的幀
  • **最佳用途:**移除物件、人員、浮水印或其他不需要的元素
  • 特徵:
    • 使用 SAM2 自動生成遮罩
    • 生成具有高視覺保真度的自然修補
    • 確保所有幀的時間一致性
範例工作流程
  1. 準備輸入
    • 在 Load Video Node: 上傳您的源影片
    • 在 Points Editor: 加載第一個幀,添加正點(綠色)以標記需要移除的物件
  2. 精細化(可選)
    • 在 DiffuEraserSampler 中調整 mask_dilation_iter 以獲得精確遮罩
    • 修改 Video Combine 中的 crf 以提高輸出品質
  3. 輸出
    • 在 Video Combine: 找到預覽並將其保存到本地機器
替代方法:手動遮罩創建

DiffuEraser

  • **輸入:**預先創建的遮罩影片。
  • **最佳用途:**需要對遮罩區域進行精確控制的用戶。
  • 特徵:
    • 需要手動創建遮罩。
    • 提供對物件選擇的完整控制。
    • 適合複雜場景或藝術工作流程。

DiffuEraser 的參數參考

DiffuEraser

  • DiffuEraserLoader:
    • checkpoint: [SD1.5/v1-5-pruned-emaonly.ckpt] - Stable Diffusion 基本模型。
    • lora: [flux/flux.1-turbo-alpha/diffusion_pytorch_model.safetensors] - LoRA 用於增強修補。
  • DiffuEraserSampler:
    • seed: [random] - 控制生成變異性。
    • num_inference_steps: [2] - 較高的值提高品質。
    • guidance_scale: [0] - 控制對先驗信息的遵循。
    • video_length: [10] - 定義處理的幀數。
    • mask_dilation_iter: [8] - 擴展遮罩範圍。
    • ref_stride: [10] - 用於時間一致性的參考幀步幅。
    • neighbor_length: [10] - 定義用於參考的幀數。
    • subvideo_length: [50] - 批次中處理的最大幀數。
    • seg_repo: [briaai/RMBG-2.0] - 背景移除模型。
  • Video Combine:
    • frame_rate: [1] - 匹配源幀率。
    • format: [video/h264-mp4] - 輸出格式。
    • crf: [19] - 控制影片壓縮品質。

使用 DiffuEraser 的高級優化

  • 效能優化:
    • 減少 subvideo_length 以加快處理速度。
    • 降低 num_inference_steps 以加快生成速度。
  • 品質增強:
    • 增加 mask_dilation_iter 以改善遮罩覆蓋範圍。
    • 調整 neighbor_length 以改進移動物件的精細化。

使用提示

  1. 使用 Points Editor 在目標物件上標記多個點。
  2. 如果 SAM2 包含不需要的區域,添加 負點(紅色)。
  3. 對於 移動物件, 在多個幀上標記點。
  4. 簡單的背景產生更好的修補結果。
  5. 對於較長的影片,降低 video_length 和 subvideo_length 以避免記憶體問題。

更多信息

  • 有關 DiffuEraser 的詳細指南和更新,請訪問 DiffuEraser
  • 有關 ComfyUI 的 DiffuEraser 集成,請訪問 ComfyUI DiffuEraser
  • 有關 SAM2 的詳細指南,請訪問 SAM2 on RunComfy

感謝原作者

DiffuEraser 由阿里巴巴集團同義實驗室的 Xiaowen Li、Haolan Xue、Peiran Ren 和 Liefeng Bo 創建,smthemex 負責 ComfyUI 集成。Runcomfy Crew 通過 SAM2 自動遮罩生成增強了工作流程。所有榮譽歸功於原作者的開創性貢獻。

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