在节点管理器中安装带有evolved后缀的进阶版animatediff插件。 同时把两个动态模型:v2.safetensors、v3.safetensors放到comfyUI\custom_nodes\comfyUI-AnimateDiff-Evolved\models里面 还有Lora模型:mm_sd15_v3_adapter.safetensors放到comfyUI\models\loras
comfyui_controlnet_aux:ControlNet预处理器,在工作流中仅用来做深度图生成。[https://github.com/Fannovel16/comfyui_controlnet_aux] ComfyUI-Inspyrenet-Rembg:背景移除器,效果较好所以就使用了。[https://github.com/john-mnz/ComfyUI-Inspyrenet-Rembg] ComfyUI_IPAdapter_plus:图像提词适配器核心。[https:...
在ComfyUI 文件夹中运行 "run_nvidia_gpu",如果这是第一次运行,可能需要一些时间来下载并安装一些内容。 要加载工作流程,可以单击 "load" 或将工作流程拖到 comfy 上(值得一提的是,任何图像都会附带 comfy 工作流程,因此您可以将任何生成的图像拖到 comfy 中,它将加载创建它的工作流程)。 下面我将解释工作流程...
温故而知新,其实animatediff之前在webui上应用的时候我一直没有理解这个工作原理及流程,甚至因为对这些全新插件的未知,减少了我学习AI绘画的相关信息和兴趣,终于在这次搭建comfyui,animatediff工作流后我对文生视频有了一点点似懂非懂的感觉,还是分享出来供以后进一步学习和进步铺垫基石!供有缘人参考或指正! 1.搭建...
总结：主要的工作流是从原始视频中提取骨骼关节图，让AI在视频中生成相应的动作，视频中其他内容的生成则由提示词控制，因此如果绕过上面提到的controlNet节点，这个工作流自然就变成了一个文本驱动的视频生成工作流。想要定制comfyUI工作流或系统学习AI可以跟着我们新火苗(全网可搜)团队学。
除了ComfyUI的安装配置,本文还将分享一个使用Animatediff进行1000张图片处理的工作流。Animatediff是一款强大的图片处理工具,它可以帮助我们高效地处理大量图片。 一、准备图片数据 首先,你需要准备好需要进行处理的1000张图片。确保这些图片的大小、格式和分辨率都是一致的,以便后续的批量处理。 二、导入图片到Animatediff...
这时,我们可以利用ComfyUI与AnimateDiff结合的视频到视频AI生成工作流,将目标演员的表情迁移到另一段视频中的演员脸上。 操作步骤: 收集两段视频:一段是目标演员的表演视频,另一段是需要进行表情迁移的视频。 利用ComfyUI对两段视频进行解析,提取出人脸区域,并对人脸进行对齐和标准化处理。 使用AnimateDiff对处理后的...
视频教程提供ComfyUI节点与模型下载指南,涵盖AnimateDiff、ControlNet等节点及Checkpoint模型。附文本生成动画JSON文件与工作流文件下载链接。观看教程,按步骤操作,轻松完成界面节点安装与模型配置,提升创作效率。
多节点之间的搭配,是否符合整个底层流程,通过一个工作流实现多节点插件的配合工作是比较复杂的,而ComfyUI不近支持GPU还支持CPU,大大降低了使用门槛,在显存占用方面明显低于webui,实际测试中,出图分辨率在2160*1260 下跑视频22S仍然不会爆显存,都在说比webui有更好的内存管理功能,但是我没有找到理论知识点证明这一...
主要的工作流是从原始视频中提取骨骼关节图,让AI在视频中生成相应的动作,视频中其他内容的生成则由提示词控制,因此如果绕过上面提到的controlNet节点,这个工作流自然就变成了一个文本驱动的视频生成工作流。想要定制comfyUI工作流或系统学习AI可以跟着我们新火苗(全网可搜)团队学。返回搜狐,查看更多平台...