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Self Forcing | 自回歸關鍵幀到影片生成

Self Forcing透過在訓練期間模擬推理過程來訓練自回歸影片擴散模型,利用KV快取進行自回歸展開。它解決了訓練-測試分佈不匹配問題,並可在單一RTX 4090上實現實時串流影片生成,同時達到最先進擴散模型的質量。 簡單來說,它允許您提供起始和結束關鍵幀參考圖像以及指導性文本提示,生成身份一致且運動流暢的影片合成。

ComfyUI Self Forcing 工作流程

Self Forcing | Autoregressive Keyframe-to-Video Generation
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ComfyUI Self Forcing 範例

ComfyUI Self Forcing 說明

Self Forcing: 自回歸關鍵幀到影片生成

Self Forcing是一種先進的關鍵幀驅動影片生成模型。Self Forcing透過在起始和結束關鍵幀之間生成運動,並由描述性文本提示引導,實現流暢、高質量的影片合成。

基於具有KV快取的自回歸影片擴散架構,Self Forcing在生成跨幀的時間一致、身份保留的運動方面表現出色。Self Forcing的關鍵幀-文本聯合方法允許流暢的過渡,同時在生成影片中保持主題結構和風格。

為什麼使用Self Forcing?

Self Forcing

Self Forcing 提供:

  • 基於關鍵幀的生成:Self Forcing使用起始和結束參考圖像來控制外觀和運動
  • 提示 + 關鍵幀控制:Self Forcing將創意文本描述與參考結構融合
  • 自回歸運動:Self Forcing提供流暢、時間一致的幀間過渡
  • 身份保留:Self Forcing在生成序列中維持主題忠實性
  • 理想的精簡影片創作:Self Forcing非常適合角色驅動的敘事、電影動畫和概念影片合成

無論您是在生成動畫、電影序列還是身份一致的AI影片,Self Forcing皆能在確保運動流暢和真實的情況下,提供完整的創意控制。

輸入圖像

Self Forcing

在此部分,您將上傳您的起始關鍵幀結束關鍵幀圖像給Self Forcing。這兩個圖像定義了您的Self Forcing生成影片的開始和結束外觀。

  • 使用提供的Load Image節點上傳兩個參考圖像給Self Forcing。
  • 使用可選的調整大小和裁剪節點來調整您的圖像以達到最佳Self Forcing對齊和長寬比。
  • 正確對齊和裁剪良好的關鍵幀可改善Self Forcing在生成序列中的運動一致性。

影片時長

Self Forcing

設置您的Self Forcing影片將生成的總幀數

  • 較長的幀數允許Self Forcing在關鍵幀之間有更漸進、流暢的過渡。
  • 較短的幀數會導致Self Forcing過渡更快。
  • 典型的Self Forcing範圍:16–48幀,取決於所需的長度和運動複雜性。

模型

Self Forcing

此組會載入Self Forcing自回歸影片擴散模型。Self Forcing工作流程會自動為您選擇正確的模型版本。

  • Self Forcing建構於具有KV快取的自回歸展開。
  • Self Forcing確保穩定、時間一致的運動生成。
  • Self Forcing允許在高端GPU如RTX 4090上進行實時推理。

提示

Self Forcing

在此部分,您可以輸入您的文本提示以指導Self Forcing生成。

  • 將提示與您的關鍵幀結合,以影響Self Forcing的風格、背景或運動上下文。
  • 使用描述性和清晰的語言來最大化Self Forcing的創意控制。
  • 負面提示也可用於抑制Self Forcing中的不需要元素。

輸出

Self Forcing

一旦Self Forcing生成完成:

  • 您的Self Forcing影片將自動保存在您的ComfyUI目錄中的Comfyui > output資料夾。
  • Self Forcing檔案將存儲為影片剪輯(MP4或圖像序列,取決於配置)。

致謝

此工作流程使用由kijai開發的Wan Video Wrapper節點,而Self Forcing方法和工作流程本身由guandeh自訂開發。
全額信用歸於兩位作者,感謝他們對於ComfyUI中自回歸影片生成的原創Self Forcing模型開發和整合工作。

GitHub Repository:

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