ComfyUI 的 Workflows 相关链接

【来源】Jerry Davos | Exploring the Possibilities of Art and AI

【工作流】ControlNet Animation Using ControlNet

实操流程（主要用到了 1_0 和 2_0 ，3 主要完成后期脸部精修，此视频未使用）

0）预览

视频可在youtube查看 https://youtu.be/q-VHhmLdj_U

1) 图像预处理（Image Processing）

• 1_0) 自动通过 ControlNet 导出序列帧（ControlNet_Passes_Export_v3.0_Automatic）

  • 

  • 它配备了自动跳帧功能，因此无需手动计算和输入跳帧，第一次点击添加队列后，注意看下图红框，计算需要再点几次添加队列；

  • 4090 显卡针对 1920 * 1080 的视频 Batch Range 最多设置到 220（多了要爆显存）；

  • 每次重新开始记得：

    • 让 Lap Counter 清零；
    • 删除输出文件夹里面的文件；

• 1_0) 手动通过 ControlNet 导出序列帧（ControlNet_Passes_Export_v3.0_Manual）

  • 同上

• 1_1) 自动打蒙版和 SoftEdgePlus 特效（ControlNet_Extra_AutoMasking_SoftEdgePlus_v3.0）

  • 【重要】OpenPose + SoftEdgePlus 适合个人舞蹈视频；

  • 【重要】大场景且背景杂乱的更适合 OpenPose + LineArt 组合；

  • 这是为了获得更动态和更好的结果而添加的新改进文件；

  • 它可以导出使用 RVM 技术自动对人体生成的蒙版（目前仅对人体有效）；

  • Mask Expansion - 蒙版扩展 - 您希望将蒙版扩展多少像素；

  • Mask Blur - 蒙版模糊 - 蒙版羽化程度（以像素为单位）；

  • 【重要】 - 在 50 - 100 的 batch range 范围内使用 ，RVM 有较高机率失败。

  • 它具有新的 SoftEdgePlus 通道功能，可用于代替原始 softedge 或 lineart 通道；

  • 【原理】 图像中存在一些“噪点”，这有助于提供一致性并进一步增强颜色和细节的稳定性；

  • SoftEdgePlus Radius（半径） - 使用 1 - 5 之间的值以获得最大细节，较高的值将不会捕获细节；

  • SoftEdgePlus Strength（强度） - 使用 1 - 15 之间的值，这取决于您的图像，这需要一些测试才能找到平衡；

  • Radius = 1，Strength = 5 - 10，best：10；

  • Radius = 5，Strength = 3 - 10，best：5；

  • 提示：使用 Controlnet 权重 - 大约 0.8 - 0.9，结束百分比接近 0.9 以获得最佳结果。这是实验值，您可以在渲染中进行测试；

  • 【避坑】 如果未使用 manager 安装，请在此处使用 Ceil Node：aria1th/ComfyUI-LogicUtils: just some logical processors，或者直接删除 Ceil Node，如图：

  • 为什么只有 Softedge 和 Mask？ 因为，对于此渲染，目标是成为“卡通风格”渲染，不需要由线稿或 softedgeplus 通道生成的高细节；

• 1_2) 批量图像裁剪（Bulk_Image_Cropper）

2) 序列帧生成（Raw Animation）

• 2_0) 制作序列帧（Animation Raw_v3.0）
• 2_1) 使用蒙版制作序列帧（Animation Raw_CN_Masked_v3.0）教程地址
  • 使用模型-Hellokid2d v1.0 hellokid2d_v1.52g
  • Lora Used - Moana （为了获得可爱的脸和背景树，使用权重约为 0.3 的 Moana Lora）；
  • 通过 1_1) ControlNet_Extra_AutoMasking_SoftEdgePlus_v3.0 生成的自动遮罩；
• 2_2) 使用 IPadaptor 制作序列帧（Animation Raw_IPadaptor_v3.0）
• 2_3) 换背景（BG Changer）教程链接
  • 可以在整个动画中拥有一致的自定义背景。
  • SoftedgePlus (ControlNet Strength - 0.8, Start - 0, End - 0.95)
  • OpenPose (ControlNet Strenth - 0.8, Start - 0, End - 0.8)
  • AutoMask (Mask)
• 2_4) 使用 IPadaptor 换背景（BG Change with IP）

3) 精修（Refinements）

• 3_0) 脸部精修（AnimateDiff Refiner_v3.0）
• 3_1) 使用蒙版和 ControlNet 对脸部精修（AnimateDiff Refiner_Masked_CN_v3.0）
  • 用于细化和放大原始图像，为最终图像提供“卡通外观”。

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