AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter V1 | 平面動畫風格
這個 ComfyUI 工作流程採用 AnimateDiff、ControlNet(融合 Depth、Softedge 和 OpenPose)、IPAdapter、Face Restore、Lora 等技術,將原始影片內容轉換為獨特的平面動畫風格。它簡化了流程,讓您可以輕鬆創造具有獨特動畫美學的影片。ComfyUI Vid2Vid (Anime) 工作流程
ComfyUI Vid2Vid (Anime) 範例
ComfyUI Vid2Vid (Anime) 說明
1. ComfyUI 工作流程: AnimateDiff + ControlNet + IPAdapter | 平面動畫風格
這個 ComfyUI 工作流程運用了 AnimateDiff、ControlNet(具有 Depth、Softedge 等功能)、IPAdapter 和 FaceRestore,將原始影片內容轉換為獨特的平面動畫風格。在獲得結果後,您可以啟用放大節點來提升影片的解析度。
2. AnimateDiff 概述
請查看 的詳細信息。
3. ControlNet 概述
請查看 的詳細信息。
4. 如何使用 Face Restore
ComfyUI 中的 "FaceRestore" 是一個自訂擴展,專為修復圖像中的面部而設計。它利用 CodeFormer 模型的功能來增強圖像的真實度。以下是詳細說明。

4.1. "Face Restore CF With Model" 節點的輸入
facerestore_model: 指定要使用的面部修復模型。這對於定義將應用於增強圖像中面部的算法至關重要。
image: 這是您希望修復面部的輸入圖像。節點將處理此圖像並對檢測到的面部進行修復。
facedetection: 從以下選項中選擇面部檢測模型。此模型負責從輸入圖像中識別和裁剪面部:每個選項都有其優勢,有些更精確,而有些則在計算資源需求上更快或更輕。
- retinaface_resnet50
- retinaface_mobile0.25
- YOLOv5l
- YOLOv5n
codeformer_fidelity (FLOAT): 一個關鍵參數,允許您調整 CodeFormer 模型的真實度。此設置決定了在高真實度地恢復面部與增強圖像之間的平衡。較高的值可能保留更多原始特徵,而較低的值可能導致更“理想化”的修復。
4.2. "Face Restore CF With Model" 節點的輸出
IMAGE: 輸出是經過處理的圖像,其中面部已被修復。這張圖像是面部修復過程的結果,展示了增強的清晰度、細節以及整體改善的視覺質量。
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