💡先说结论:比起SVD、Pika labs,Animatediff不是一个良好的img2vid方案。(图6) 原因一方面因Animatediff 对XL模型支持不佳(case中的图片必须用xl模型直出),一方面是参数调整过与复杂,想要保持和原图一致性,就只能获得很低动画幅度 🙉但经过无数次的测试还是得到了一些宝贵经验,希望有用: ...
一种是使用 text2Vid,这种方法很不错,但动作并不总是您想要的;另一种是使用Vid2Vid,它使用 ControlNet 提取视频中的一些动作以引导变换过程。 如果您使用 Vid2Vid,您需要从视频中分割帧(可以使用编辑程序或类似http://ezgif.com这样的网站),然后将帧率降低到所需的帧率(通常我会删除视频中的一半帧,选择 12-...
- InsightFace 故事第 2 部分 09:54 AnimateDiff + Instant Lora - 视频动画 ComfyUI 的终极方法(img2img、vid2vid、txt2vid) 11:04 带分段的 ComfyUI 动画 - TrackAnything with SAM 模型 15:59 使用LCM LoRA _ IP 适配器或 Tile + Temporal 在 A1111 中更快地生成视频 18:11 FOoOcus - Stable ...
Basic Vid2Vid 1 ControlNet - 这是使用新节点更新的基本 Vid2Vid 工作流程。 Vid2Vid Multi-ControlNet - 与上面基本相同,但有 2 个控制网(这次不同)。我给出这个工作流程是因为人们对如何进行多控制网络感到困惑。 基本Txt2Vid - 这是基本的文本到视频 - 一旦您确保模型已加载,您只需单击提示即可工作。...
我们使用 WebVid-10M [1](一个文本-视频对数据集)训练了运动模块。数据集中的视频剪辑首先以 4 的步幅进行采样,然后调整大小并居中裁剪为 256 × 256 的分辨率。我们的实验表明,在 256 上训练的模块可以推广到更高的分辨率。因此,我们选择了 256 作为我们的训练分辨率,因为它保持了训练效率和视觉质量的平衡。
While this was intended as an img2video model, I found it works best for vid2vid purposes with ref_drift=0.0, and to use it for only at least 1 step before switching over to other models via chaining with toher Apply AnimateDiff Model (Adv.) nodes. The apply_ref_when_disabled can ...
2)使用WebVid-10M - 一个文本-视频对数据集,来训练运动模块。数据集中的视频片段首先以4的步长进行采样,然后进行缩放和中心裁剪至256 × 256的分辨率。 3)实验表明,在256上训练的模块可以推广到更高的分辨率。因此,作者选择256作为训练分辨率,最终用于训练的视频片段长度设置为16帧 ...
工作流程详解从VHS Loader节点加载输入帧，可通过调整文件夹操作合并或复制内容。对于动画制作，Vid2Vid利用ControlNet处理动作。通过Save Images节点输出最终结果。工作流程的扩展性允许您轻松添加或删除节点进行个性化创作。问题处理与后续在使用过程中，可能会遇到空类型错误或模型加载问题，这时检查模型加载和...
详细理解可以参考[2]或者扩散模型 Diffusion Model 实验 实验细节 SD v1作为运动建模模块的基础模型(因为大量开源个性化生成模型都是基于此) 文-视频 训练数据集 WebVid-10M 视频片段每隔4帧进行抽样,然后缩放及中心裁剪到256x256,共计达到16帧长度.(256x256是为了兼顾效率和效果) 扩散系数设定有别与原始SD模型,...
While this was intended as an img2video model, I found it works best for vid2vid purposes with ref_drift=0.0, and to use it for only at least 1 step before switching over to other models via chaining with toher Apply AnimateDiff Model (Adv.) nodes. The apply_ref_when_disabled can ...