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comfyui中deforum

回答

ComfyUI 中的 Deforum 相关知识如下:

  • 生图原理:
    • Denoising U-Net(去噪 U-Net 结构):ComfyUI 底层依赖 Stable Diffusion,去噪过程由 U-Net 网络完成。U-Net 是编码器-解码器结构,能处理多尺度特征表示。在 ComfyUI 中,去噪的每个步骤通过模型推理模块实现,调用训练好的 U-Net 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。
    • Cross Attention(交叉注意力):在 Stable Diffusion 中很重要,允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件。在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现,其可视化界面可调整交叉注意力机制中的参数,如文本提示的权重,直接影响生成图像的内容。
    • Skip Connection(跳跃连接):是 U-Net 的核心部分,能在不同尺度之间共享特征,在 ComfyUI 的节点网络中表现为中间过程数据的流转,可查看中间生成结果并通过跳跃连接调整特定尺度上的生成效果。
    • Switch(切换器):在图中代表去噪过程中不同阶段对特征流的控制,在 ComfyUI 中可通过修改模型的参数节点或自定义网络结构节点,对不同阶段的噪声去除策略进行微调。

FizzleDorf 的 Deforum 指南:

  • 这是 Automatic1111 Webui 中 Deforum 扩展的功能和设置的概述。如果在 Google Colab 中使用笔记本,可使用guide获取控制概述(对 A1111 用户也是很好的参考)。安装并重启后,Webui 中有单独的标签页,其中 Deforum 的每个部分都有另一组标签。作者将对控制、参数和用途进行细分介绍。对比视频由 hithereai 创建,更多技术、工作流程和资源(如掩码和设置文件)计划添加。参考https://github.com/deforum-art/deforum-for-automatic1111-webui/wiki/Animation-Video-Examples-Gallery
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

ComfyUI的生图原理 副本

U-Net模型:ComfyUI的底层依赖Stable Diffusion,而去噪过程是由U-Net网络来完成的。U-Net是一种编码器-解码器结构,能够处理多尺度的特征表示。在ComfyUI中,去噪的每个步骤通过模型推理模块实现,这个模块会调用训练好的U-Net模型,逐步将噪声图像还原成有意义的图像。Cross Attention(交叉注意力):交叉注意力机制在Stable Diffusion中尤为重要,它允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件。在ComfyUI中,这部分通过“文本提示”和“条件输入”节点实现。ComfyUI的可视化界面允许你调整和修改这些交叉注意力机制中的参数,例如文本提示的权重,这直接影响生成图像的内容。Skip Connection(跳跃连接):跳跃连接是U-Net的核心部分,能够在不同尺度之间共享特征。这在ComfyUI的节点网络中表示为中间过程数据的流转。例如,你可以在不同的推理步骤中查看中间生成结果,并通过跳跃连接调整特定尺度上的生成效果。Switch(切换器):在图中,切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制。在ComfyUI中,你可以通过修改模型的参数节点或自定义网络结构节点,对不同阶段的噪声去除策略进行微调。

FizzleDorf的 Deforum指南

This Page is an overview of the features and settings in the Deforum extension for the Automatic1111 Webui.If you are using the notebook in Google Colab,use this[guide](https://docs.google.com/document/d/1pEobUknMFMkn8F5TMsv8qRzamXX_75BShMMXV8IFslI/edit)for the overview of controls(This is also a good alternate reference for A1111 users as well).The Extension has a separate tab in the Webui after you install and restart.In it,there is another set of tabs for each section of Deforum.I'll be giving a breakdown of the controls,parameters and uses.Comparison videos were created by hithereai,thanks for putting together these great examples![https://github.com/deforum-art/deforum-for-automatic1111-webui/wiki/Animation-Video-Examples-Gallery](https://github.com/deforum-art/deforum-for-automatic1111-webui/wiki/Animation-Video-Examples-Gallery)I plan on adding techniques,more workflows and resources like masks and settings files.

FizzleDorf的 Deforum指南

This Page is an overview of the features and settings in the Deforum extension for the Automatic1111 Webui.If you are using the notebook in Google Colab,use this[guide](https://docs.google.com/document/d/1pEobUknMFMkn8F5TMsv8qRzamXX_75BShMMXV8IFslI/edit)for the overview of controls(This is also a good alternate reference for A1111 users as well).The Extension has a separate tab in the Webui after you install and restart.In it,there is another set of tabs for each section of Deforum.I'll be giving a breakdown of the controls,parameters and uses.Comparison videos were created by hithereai,thanks for putting together these great examples![https://github.com/deforum-art/deforum-for-automatic1111-webui/wiki/Animation-Video-Examples-Gallery](https://github.com/deforum-art/deforum-for-automatic1111-webui/wiki/Animation-Video-Examples-Gallery)I plan on adding techniques,more workflows and resources like masks and settings files.

其他人在问
comfyui入门
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,将 stable diffusion 流程拆分成节点,实现更精准工作流定制和完善的可复现性。 其优势包括: 1. 对显存要求相对较低,启动和出图速度快。 2. 生成自由度更高。 3. 可以和 webui 共享环境和模型。 4. 能搭建自己的工作流程,可导出流程并分享,报错时能清晰发现错误所在。 5. 生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势有: 1. 操作门槛高,需要有清晰逻辑。 2. 生态没有 webui 多(但常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 。 相关学习资料: 1. ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验用户,网站:https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 2. 优设网:有详细的入门教程,适合初学者,地址:https://www.uisdc.com/comfyui3 。 3. 知乎:有用户分享部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户,地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 4. Bilibili:有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程,地址:https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 ComfyUI 共学 WaytoAGI 共学计划中的高频问题及自学资料: 1. 知识库跳转,展开菜单。 2. 。 3. 【海辛】因为一直被几个好朋友问 comfyui 怎么入门,给朋友录了几节 comfyui 基础课,顺手分享给大家~看完这 5 节应该就基本入门啦,然后可以看互联网上任何的进阶教程了。 安装部署: 界面介绍: 文生图、图生图: ComfyUI 中使用 ControlNet: ComfyUI 中不同放大图像方式:
2024-12-18
comfyui工作流
ComfyUI 工作流包括以下内容: 低显存运行工作流:目的是让 FLUX 模型能在较低显存情况下运行。分阶段处理思路为,先在较低分辨率下使用 Flux 模型进行初始生成,然后采用两阶段处理,即先用 Flux 生成,后用 SDXL 放大,有效控制显存使用,最后使用 SD 放大提升图片质量。工作流流程包括初始图像生成(Flux)阶段,如加载相关模型、处理输入提示词、生成初始噪声和引导等,以及图像放大和细化(SDXL)阶段,如加载 SDXL 模型、对初始图像进行锐化处理等,并进行最终图像预览。 工作流网站: “老牌”workflow 网站 Openart.ai:https://openart.ai/workflows/,流量较高,支持上传、下载、在线生成,免费账户有 50 个积分,加入 Discord 可再加 100 积分,开通最低每月 6 美元套餐后每月有 5000 积分。 ComfyWorkflows 网站:https://comfyworkflows.com/cloud,支持在线运行工作流,实际下载量和访问量略少于 openart。 Flowt.ai:https://flowt.ai/community 提示词自动生成 ComfyUI 工作流:英伟达整了个花活,通过画图提示词自动生成匹配的 ComfyUI 工作流,命名为 ComfyGen(comfy 生成器),目前仅支持文生图模型。英伟达称其可以生成高质量的图并泛化到其他领域,效果基本与其他模型一致甚至更优,但项目未开源。
2024-12-17
有没有根据布料照片和模特照片生成衣服上身效果的工具或 comfyUI 工作流
以下是一些与根据布料照片和模特照片生成衣服上身效果相关的工具和工作流: 1. 藏师傅的方法:将第二步的提示词和 Logo 图片放到 Comfyui 工作流就行。Lora 需要用到 InContext LoRA 中的 visualidentitydesign,可从以下地址下载:https://huggingface.co/alivilab/InContextLoRA/tree/main 。工作流下载:https://github.com/op7418/Comfyuiworkflow/blob/main/FLUX/Logo%20%E5%91%A8%E8%BE%B9%E7%94%9F%E6%88%90.json 。 2. 彭青云分享的内容:本地部署 Comfyui 有多种方式,如官方的本地部署包、秋叶整合包和二狗子老师制作的通往 AGI 之路黑猴子流专属包。处理好软件和模型后,打开一键启动,稍等片刻就会进入工作界面。通过正反提示词、文本链接图像,点击右侧队列即可生成图像。 3. ComfyUI BrushNet:原项目 https://tencentarc.github.io/BrushNet/ ,插件地址 https://github.com/kijai/ComfyUIBrushNetWrapper ,模型下载 https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 。第一次运行会自动下载需要的模型,如果是用的 ComfyUIBrushNetWrapper 节点,模型将自动从此处下载:https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 到 ComfyUI/models/brushnet,也可手动下载放在这个文件夹里面。另外,BrushNet 提供了三个模型,个人测试下来,random 这个效果比较好。工作流方面,可配合 mj 出底图,在底图不变的基础上,添加文字或者图片内容。还可以使用 GDinoSAm(GroundingDino+Sam),检测和分割底图上的内容,做针对性的修改。
2024-12-13
我想学习comfyui
以下是关于 ComfyUI 的相关学习信息: 学习资料: ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户。网站:https://www.comfyuidoc.com/zh/ 优设网:有详细的入门教程,适合初学者,介绍了特点、安装方法及生成图像等内容。教程地址:https://www.uisdc.com/comfyui3 知乎:有用户分享部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户。地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 Bilibili:有一系列涵盖从新手入门到精通阶段的视频教程。地址:https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 自动生成抠图素材: 作者学习使用 ComfyUI 的原因包括更接近 SD 的底层工作原理、自动化工作流、作为强大的可视化后端工具可实现 SD 之外的功能、可根据定制需求开发节点或模块等。 作者的工作室常需要抠图素材,传统途径存在问题,近期在 github 上看到相关项目创建了工作流,可自动生成定制需求的抠图素材,全程只需几秒。 简介: ComfyUI 是基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,可想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过拆分流程为节点实现精准工作流定制和完善的可复现性。 优势:对显存要求相对较低,启动和出图速度快;生成自由度高;可和 webui 共享环境和模型;能搭建工作流程,导出并分享,报错时能清晰发现错误所在;生成的图片拖进后会还原工作流程并选好模型。 劣势:操作门槛高,需要清晰逻辑;生态没有 webui 多,但有针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装。https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-12
有什么 comfyui 的第三方 api 服务
ComfyUI 是一个开源的用于生成 AI 图像的图形用户界面,主要基于 Stable Diffusion 等扩散模型。以下是关于 ComfyUI 的一些详细信息: 生图原理: 1. 在去噪过程中,模型使用编码后的文本向量来引导图像生成,以确保生成的图像与输入的文本描述相符。 2. 提供了多种采样算法(如 Euler、DDIM、DPM++等)来控制去噪过程,不同采样器可能产生不同结果或影响生成速度。 3. VAE 由编码器和解码器组成。编码器输入图像并输出表示其特征的概率分布,解码器将概率分布映射回图像空间。 4. 最终生成的图像显示在界面上,用户可保存、编辑或用于其他目的。 5. 支持多种高级功能,如图像到图像、Lora、ControlNet、ipadapter、放大和后处理等。 节点认识: 1. 核心是节点式界面,用户可通过拖放和连接各种节点创建自定义图像生成工作流。 2. 节点类型包括输入节点(如文本提示节点、图像输入节点、噪声节点)、处理节点(如采样器节点、调度器节点、CFG Scale 节点、步数节点)、输出节点(如图像输出节点)、辅助节点(如批处理节点、图像变换节点、图像融合节点)。 3. 用户可通过拖动节点间的连接线构建工作流,连接线代表数据流动。 4. 除内置节点,用户还可创建自定义节点扩展功能,自定义节点安装目录为 D:\\ComfyUI\\custom_nodes。 5. 提供丰富的节点管理功能,包括保存/加载节点图、复制/粘贴节点、批量编辑等。 其他原理: 1. 涉及 Pixel Space(像素空间)和 Latent Space(潜在空间),输入图像的像素空间对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像,许多操作在潜在空间中进行。 2. 扩散过程表示从噪声生成图像的过程,通过调度器控制,可选择不同调度器控制在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像,生成图像时会进行多个去噪步,可通过控制步数影响图像生成的精细度和质量。
2024-12-10
COMFYui安装包
以下是关于 COMFYui 安装包的相关信息: 1. 安装地址: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 可以下载安装包也可以直接 Git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 或者下载安装包。 安装包文件:ComfyUI.zip 、 2. 安装步骤: 下载安装包并解压至本地除 C 盘外的任意盘。 找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动,启动完成即进入基础界面。 3. 相关环境安装(安装过 WebUI 的同学请忽略): 依次下载并安装 python(版本 3.10 以上)、VSCode、Git,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 安装 Python: 安装 VSCode: 安装 Git: 4. 节点存放目录:comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 5. 模型存放目录: 大模型:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae:D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 6. 模型共用:已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可,这样就不用重复下载模型了。找到已安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件,将后缀.example 删除,然后右键用记事本打开。 目前安装 ComfyUI 的方法有在本地安装和在云端安装两种,本部分主要介绍本地安装方法,包括命令行安装和安装包安装。命令行安装普适性最强但有一定门槛,ComfyUI 的源码地址在 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,安装方法写在了 Readme 中。安装包安装比较简单,下载就能用。ComfyUI 的官方安装包下载地址是 https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ,目前仅支持 Windows 系统,且显卡必须是 Nivida。
2024-12-05
deforum中初始化视频路径的格式?
在 deforum 中,初始化视频路径的格式如下: |Parameter|Description| ||| |video_init_path|Path to the input video. This can also be a URL as seen by the default value.| |video_init_path|Path to the video you want to diffuse. Can't use a URL like init_image|
2024-10-18
deforum中初始化为什么不能以视频路径的视频进行风格转变?而是随机生成新视频?是哪里出现了问题?
很抱歉,目前知识库中没有关于“deforum 中初始化不能以视频路径的视频进行风格转变,而是随机生成新视频的原因及问题所在”的相关内容。但一般来说,出现这种情况可能是由于以下原因: 1. 视频格式或编码不兼容:deforum 可能不支持您所提供的视频的特定格式或编码方式。 2. 参数设置错误:可能在初始化过程中的某些参数设置不正确,导致无法按照预期使用指定视频进行风格转变。 3. 软件版本问题:您使用的 deforum 版本可能存在缺陷或不具备该功能。 建议您检查视频格式和编码,确认参数设置是否正确,并尝试更新到最新版本的 deforum 以查看是否能解决问题。
2024-10-18