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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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comfyUI基础教程
以下是 ComfyUI 的基础教程: KSampler(采样器): seed(随机种子):主要用于控制潜空间的初始噪声。若要重复生成相同图片,需使用此随机种子,且种子和 Prompt 都要相同。 control_after_generate(生成后控制):每次生成完图片,seed 数字会变化,此配置项可设置变化规则,包括 randomize(随机)、increment(递增 1)、decrement(递减 1)、fixed(固定)。 step(采样步数):一般步数越大效果越好,但与使用的模型和采样器有关。 cfg:值一般设置在 6 8 之间较好。 sampler_name(采样器名称):可通过此设置采样器算法。 scheduler(调度器):主要控制每个步骤中去噪的过程,可选择不同调度算法,有的每步减去相同数量噪声,有的每步尽可能多去噪。 denoise:表示要增加的初始噪声量,1 表示全部。一般文生图可默认设为 1。 此外,ComfyUI 共学快闪的学习内容还包括: 王蓉🍀🎈Wang Easy 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。 热辣 Huolarr AI 系统课私聊图生视频。 咖菲猫咪的基础教程、工作流搭建思路、各版本模型使用的优缺点。 傅小瑶 Lucky 的如何制作多人转绘视频。 云尚的工作流节点搭建思路。 FǎFá 的热门节点功能和搭建。 森林小羊的基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析。 苏小蕊的基础教程。 Sophy 的基础课程。 蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题。 阿苏的工作流框架设计。 aflyrt 的 comfyui 节点设计与开发。 老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装。 Liguo 的模型训练。 啊乐福的基础课程。 塵的优秀案例。 风信的基础课程和平面设计应用场景。 北南的基础课程。 视频工作流框架设计。 Damon 的基础课程。 渔舟的基础课程和工作流搭建思路。 乔木船长的工作流。 ☘️的基础教程。 工作流设计和典型案例剖析。 麒白掌的工作流搭建。 OutSider 的风格迁移。 吴鹏的基础和工作流搭建。 拾光的工作流基础搭建从入门到精通。 茶浅浅的视频转绘和节点工作流介绍。 百废待.新(早睡版)的工作流从入门到进阶。 电商应用场景。
2025-02-28
怎么用comfyUI中的视频IC-light
使用 ComfyUI 中的视频 IClight 的步骤如下: 1. 在管理器中的节点管理中搜索 ComfyUIICLight 进行安装,安装后重启 ComfyUI。 2. 模型可以在网盘里下载,然后放入 ComfyUI/models/unet 文件夹。 3. IC Light 用于处理原视频和新背景之间的光影效果。 4. 辅助工具 ICLight 的打光方式有两种: 文本方式:上传 1 张前景图片,自动抠图,填写详细文本提示词,并在几种给定的光源方向选择。 背景+前景方式:上传 1 张背景图+1 张前景图,自动融合,填写简单文本提示词,并在几种给定的光源方向选择。 需要注意的是,IC Light 处理过的图片可能会颜色发黄偏色,不是处理过的就是好的,有时可能会负优化。另外,在进行背景替换时,不同图片合并要考虑光线、色调、边缘细节等问题。
2025-02-26
comfyui算力平台
以下是关于 ComfyUI 算力平台的相关信息: 揽睿: 属性:云平台 邀请链接:https://lanruiai.com/register?invitation_code=0659 备注:WaytoAGI 邀请码 0659 可以得到 10 小时的免费时长 厚德云: 属性:云平台 邀请链接:https://portal.houdeyun.cn/register?from=Waytoagi 备注:厚德云是专业的 AI 算力云平台,隶属于又拍云旗下,又拍云拥有 15 年云服务经验。注册后送 50 元代金券。ComfyUI 悟空换脸特效使用流程: 百度飞桨: 属性:云平台 邀请链接:https://aistudio.baidu.com/community/app/106043?source=appCenter 备注:新注册 2 个小时。,明天给大家发放 50 小时的算力 阿里云 PAI Artlab: 属性:云平台 邀请链接:直达地址:https://developer.aliyun.com/topic/paisports 备注:登录后领取免费试用,领取 500 元算力、OSS 20G 存储。AI 创作你的奥运专属海报,参与 PK 赢取台式升降桌、Lamy 钢笔套盒、双肩包等大奖!活动地址:https://mp.weixin.qq.com/s/y3Sk5PtVT5g8yFTMJASdFw onethingai: 属性:云平台 邀请链接:https://onethingai.com/invitation?code=dyAK4vY5 以云平台揽睿为例,搭建自己第一个 Comfyui 的方法如下: 1. 进入「应用启动器」页面,选择「comfyui 官方启动器」,点击「部署」按钮,点击「立即创建」,会进入「工作空间」页面。 2. 创建完成后稍等片刻,无需其他任何操作,等待「打开应用」按钮可点击后,点击该按钮就可以打开 comfyui 界面使用啦。 3. 启动/出图/训练进度可进入工作空间详情 日志查看。
2025-02-25
comfyui算力
以下是一些关于 ComfyUI 算力的相关信息: 云平台: 揽睿:云平台,邀请链接为 https://lanruiai.com/register?invitation_code=0659 ,WaytoAGI 邀请码 0659 可以得到 10 小时的免费时长。 百度飞桨:云平台,邀请链接为 https://aistudio.baidu.com/community/app/106043?source=appCenter ,新注册 2 个小时。点这里登记一下 https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnYyxqAWdsFq5qBso8mDsOjg?iframeFrom=docx&ccm_open=iframe ,明天给大家发放 50 小时的算力。 阿里云 PAI Artlab:云平台,直达地址为 https://x.sm.cn/5hd9PfM ,登录后右上角领取免费试用,领取 500 元算力、OSS 20G 存储。AI 创作你的奥运专属海报,参与 PK 赢取台式升降桌、Lamy 钢笔套盒、双肩包等大奖!活动地址:https://mp.weixin.qq.com/s/y3Sk5PtVT5g8yFTMJASdFw 。 onethingai:邀请链接为 https://onethingai.com/invitation?code=dyAK4vY5 。 以云平台揽睿为例,搭建 ComfyUI 的步骤: 1. 进入「应用启动器」页面,选择「comfyui 官方启动器」,点击「部署」按钮,点击「立即创建」,会进入「工作空间」页面。 2. 创建完成后稍等片刻,无需其他任何操作,等待「打开应用」按钮可点击后,点击该按钮就可以打开 comfyui 界面使用啦。 3. 启动/出图/训练进度可进入工作空间详情 日志查看。
2025-02-25
ComfyUI教程
以下是一些关于 ComfyUI 的教程资源: 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的用户,可在获取。 2. 优设网:有详细的 ComfyUI 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,教程地址是。 3. 知乎:有用户分享了 ComfyUI 的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,可在找到。 4. Bilibili:提供了从新手入门到精通各个阶段的视频教程,可在查看。 此外,还有以下教程: 1. 一个全面的 ComfyUI 教程:https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分: KSampler 即采样器,包含以下参数: 1. seed:随机种子,用于控制潜空间的初始噪声,若要重复生成相同图片,需种子和 Prompt 相同。 2. control_after_generate:设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则,有 randomize(随机)、increment(递增 1)、decrement(递减 1)、fixed(固定)。 3. step:采样的步数,一般步数越大效果越好,但与使用的模型和采样器有关。 4. cfg:一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name:可通过此设置采样器算法。 6. scheduler:控制每个步骤中去噪的过程,可选择不同的调度算法。 7. denoise:表示要增加的初始噪声,文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-20
ComfyUI中的放大插件
ComfyUI 中的放大插件相关知识如下: 通过使用神经网络对潜在空间进行放大,无需使用 VAE 进行解码和编码,此方法比传统方式快很多且质量损失小。插件项目地址:https://github.com/Ttl/ComfyUi_NNLatentUpscale?tab=readmeovfile 。潜在表示是神经网络处理图像时生成的压缩版本,包含图像主要特征信息,处理潜在表示更快且资源消耗更少。其流程包括生成潜在表示(生成低分辨率图像)、放大潜在表示、生成高分辨率图像(将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 UNet 中进行低噪声扩散处理)。UNet 是一种常用于图像处理的特别神经网络结构,包括编码部分(逐步缩小图像提取重要特征)、解码部分(逐步放大图像并重新组合)和跳跃连接(保留细节信息),能在放大图像时保持细节和准确性。 8 月 13 日的 ComfyUI 共学中,讨论了图像生成中分辨率和放大方式。不同模型有适合的分辨率,如 SD1.5 通用尺寸为 512×512 或 512×768,SDXL 基础尺寸为 1024×1024,生成图像前要选对尺寸。通过浅空间缩放放大图像时,直接对浅空间图片编辑放大,然后进行第二次采样和高清处理,直接放大不解码会模糊,需用较低采样系数增加细节。也可使用外置放大模型放大图像,默认放大 4 倍,可通过 resize image 节点调整尺寸,放大后要送回编码器进行采样处理。还提到图像对比节点、算力和资源获取、AI 绘图相关技术与工具、CLIP 和 CFG 的区别、搭建带 Lora 的图生图工作流等内容。 Comfyui PuLID 人物一致节点相关:节点插件 PuLID ComfyUI https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI 。包括 model(使用预训练的基础文本到图像扩散模型)、pulid(加载的 PuLID 模型权重)、eva_clip(用于从 ID 参考图像中编码面部特征的 EvaCLIP 模型)、face_analysis(使用 InsightFace 模型识别和裁剪 ID 参考图像中的面部)、image(提供的参考图像用于插入特定 ID)、method(选择 ID 插入方法)、weight(控制 ID 插入强度)、start_at 和 end_at(控制在去噪步骤的应用阶段)、attn_mask(可选的灰度掩码图像),还有高级节点可进行更精细的生成调优。
2025-02-20
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