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comfyui中deforum

Answer

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
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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.

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以下是关于学习 ComfyUI 的相关内容: 学习资料网站: 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,网站为 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,地址为 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,地址为 https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 Bilibili:有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程,地址为 https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 飞书学习群的共学内容:包括王蓉的基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴的基础教程、工作流开发和实际应用场景等众多成员分享的基础教程、工作流搭建思路、各版本模型使用的优缺点、报错解决方式、模型训练等方面的内容。 学习 ComfyUI 的原因: 更接近 SD 的底层工作原理。 实现自动化工作流,消灭重复性工作。 作为强大的可视化后端工具,可实现 SD 之外的功能,如调用 api 等。 可根据定制需求开发节点或模块。 例如,有人为解决工作室抠图素材需求,基于相关项目创建了工作流,不仅能用于绿幕素材抠图,还能自动生成定制需求的抠图素材。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-29
comfyui 与 SD 功能上有啥区别
ComfyUI 与 SD 在功能上主要有以下区别: 1. 工作原理:ComfyUI 更接近 SD 的底层工作原理。 2. 自动化工作流:ComfyUI 具有更出色的自动化工作流,能够消灭重复性工作。 3. 后端工具:ComfyUI 作为强大的可视化后端工具,可实现 SD 之外的功能,如调用 API 等。 4. 定制开发:可根据定制需求开发节点或模块。 5. 应用场景:例如在抠图素材方面,ComfyUI 能根据需求自动生成定制的抠图素材。 6. 与其他软件的结合:如与 Blender 整合,从工作流程上天然适配。 7. 工作流搭建:ComfyUI 以连线方式搭建工作流,可通过改变节点实现不同功能,具有更高的自由和拓展性,能根据自身需求搭建和改造工作流。
2025-03-28
comfyui能做广告平面设计吗
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI。它具有一些优势,如对显存要求相对较低、启动和出图速度快、生成自由度更高、可与 webui 共享环境和模型、能搭建自己的工作流程并导出分享、拖入生成的图片会还原工作流程且自动选择模型等;但也存在操作门槛高、生态不如 webui 丰富等劣势。 ComfyUI 可以应用于多种场景,包括但不限于解决日常工作中的大部分平面设计需求、生成各种类型的图像(如风景画、肖像画、概念艺术等)、用于电商、自媒体、副业等领域的图片生成和视频创作等。 如果您想在本地安装 ComfyUI,需要按照一定的命令行安装步骤进行操作,在完成安装后还需要下载关键的模型才能运行 Stable DIffusion 生图。 综上所述,ComfyUI 能够用于广告平面设计,但需要考虑其操作门槛较高的特点。
2025-03-28
comfyui能做什么
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,具有以下特点和功能: 简介:可以将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更精准的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。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程,能导出流程并分享给别人,报错时能清晰发现错误所在步骤。 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: 操作门槛高,需要有清晰的逻辑。 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 。 应用场景: 建筑设计师兼职做 copy UI 生态建设。 作为强大的可视化后端工具,实现 SD 之外的功能,如调用 api 等。 工作室用于生成抠图素材,如绿幕素材的抠图,还能自动生成定制需求的抠图素材。 有人学习使用 ComfyUI 是因为它更接近 SD 的底层工作原理,能实现自动化工作流,消灭重复性工作,还可根据定制需求开发节点或模块。
2025-03-28
comfyui视频
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2025-03-28
comfyui
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,以下是关于它的详细信息: 简介:可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势: 优势: 对显存要求相对较低,启动速度快,出图速度快。 具有更高的生成自由度。 可以和 webui 共享环境和模型。 可以搭建自己的工作流程,可以导出流程并分享给别人,报错时能清晰发现错误所在步骤。 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:操作门槛高,需要有清晰的逻辑;生态没有 webui 多(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,按照官方文档按照即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 安装部署: 电脑硬件要求: 系统:Windows7 以上。 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 注:mac 系统,AMD 显卡,低显卡的情况也可以安装使用,功能不全,出错率偏高,严重影响使用体验个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。 下载并安装所需要环境: 依次下载并安装 python、Git、VSCode,安装过程中一直点击勾选对应选项,一直下一步。 安装 Python:https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ,安装的时候选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode:https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git:https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 安装步骤: 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 file:ComfyUI.zip ,https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ,下载安装包或者点击链接下载并解压至本地除 C 盘外的任意盘。然后找到文件名称为 run_nvidia_gpu 的文件双击并启动。启动完成即进入基础界面。 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 。 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 。 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。
2025-03-28
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