Comfyui基础教程9.怎么生成动态图片

AI作画软件中文版 2025-06-04 15:05:06
欢迎各位同学们来到小江老师新一期的康复UI的教程啊,还记得上节课的话呢,我们给大家讲了animate diff, 如何在这个康复UI当中用这个节点呢,去生成像这样的一个动态的一个图像,那么今天的话呢哈,我们就是一期进阶的一个教程吧,然后首先呢,我先给大家推荐一个这个节点啊,这个节点大家自行安装在右下角,我们点击管理器,然后节点管理里面,然后在这儿的话呢哈,我们可以直接去搜索痱子。
啊,F Fi zz搜索完成之后呢,就叫这个名字的啊,那么大家的话呢,可以去点击in install去安装,如果你已经安装过了哈,那么也可以点这个哈,我们第一个选项啊,去给它升级,升级完成之后重启就行,好那么这个节点在安装完成之后,它在哪儿呢?啊,它的一个位置就在右键新建节点,然后的话呢,就有一个FA子节点,好那么我们点开这个节点之后,它里面的选项还是蛮多蛮复杂的,首先第一这个曲线波的话呢,就是类似于它的一个算法吧,就比如说有线性的呀,正弦波呀,反正弦波余弦波,这个讲起来很复杂哈,我们今天先来看这个主要的,我们主要的话呢,就是要使用它呢哈,去通过这个调度,然后呢,去操控我们的一个提示词,让它衔接起来更加的这个合理,并且的话呢,哈达到可。
空的目的,当然呢,因为我们要生成的是这种连续的一个视频哈,所以说呢,生成的图片很多,所以说呢,我们这里需要用到一个批次调度,在选择批次调度之后啊,我们这里直接选择第一个提示次调度批次即可,那么在选择完成出来之后哈,我们稍微给大家放大一点,给大家看一看,在这儿的话呢,大家可以看到哈,它就是有着不同的一个帧数,比如说呢哈,当它生成到第0帧的时候,画面是怎样的啊,到11帧的时候画面是怎样的,到第23帧的时候画面是怎样的,那么这个的话呢,我们需要去进行到一个简单的一个修改,比如说我们这里设置的批次大小是32,也就是32帧,所以说我们需要将下方的最大的一个帧数也是同样的设置为32,然后呢,接着呢,对不对哈,我们设想一个哈,就比如说我们想要生成。
出来的这个女孩儿哈,她由微笑啊,然后变成难过,然后再变成这个微笑,所以说呢,哈,我们就需要三个的一个关键帧对不对啊,我们这里就先把后面的哈全部给它删除掉,那么在这个23的后面呢,大家记得这个最后的一个逗号也要给它去删掉,因为在这儿我们就结束了哈,这个逗号就没用了啊,那么这里的话呢,哈,我们也需要去做一下修改,比如说呢,我们总共是32帧,然后分为三步去走,第0帧的时候呢,它是微笑的表情,第16帧的时候呢,它是伤心的表情,然后第30帧的时候呢,也是微笑的表情,好,我们就这样的去进行到一个设置,那么在做完了这些之后的话呢,哈,我们就去需要输入照这个提示词了哈,好这个提示词,比如说呢,呃。
这里我们直接来个微象啊。把这个自带的逗号给它去除掉。然后当然哈,为了呃,能够让它生成出来更加接近我们的一个提示词呢,大家可以在两边加一个英文的括号哈,大家记得你的输入法需要在英文的情况下给它加这个括号,然后呢,哈,英文的这个冒号1.3啊,我们将这个smile微笑的提示词的权重提升到1.3,好,那么下面的话呢,哈,我们就是伤心的是不是啊,Said.好,然后呢也是一样,给它加一个框,然后呢,冒号1.3。
最后这个呢哈,我们就和上面一样了啊,直接给它复制下来。大家注意哈,除了这些以外的话呢,其他的一个格式大家是一定一定不要去动的哈,因为之前的话呢哈,我一开始在学康复UI的时候,就比如说我不小心把这个空格给它去删了,或者说我不小心的把这个哈符号给它删了,如果说这个符号不对,或者说缺少了空格,那么它生成的一个过程当中的话呢,是会报错的哈啊那么这个我们在设置好之后,该怎样去和我们的一个之前的一个呃,生成视频的工作流去连接呢?
啊在这里哈,我们的一个效率加载器在这儿啊,我们clip和clip相连,然后呢,后面哈,我们的一个输出栏这儿一个是正向提示词,一个是反向提示次啊这里的话呢,我们就只需要将正向提示词啊去给到它就行了,那么反向提示词的话呢,我们还是用原来的哈这个输入栏。里面的一个提示词来去进行到这个约束,那么在做完了这些之后呢,哈,我们之前的这些是一模一样的哈,呃,大家如果说是没有看过这节课呢,大家可以往上去翻一节啊,我们上节课呢,就是讲的这个基础的视频工作流的搭建,接着呢哈,我们就这直接添加提示词到队列生成的一个速度会比较慢,毕竟我们要一口气生成32张图片嘛,然后呢,最后再将这个图片呢,给它合成为视频,好的,我们就直接看结果吧。
好的,那么生成的话呢,也是用了一些时间哈,来大家可以看到哈,这个就是我们最终生成的效果。就是哈,他从一个开心变成一个难过啊,然后最后的话呢,又回到一个开心的一个时候的一个状态,那么这个的话呢,就是我们提示词的一个调度的一个用法,如果之后哈,大家想要生成一些,就比如说是比较长的一个片段的一个时候哈,那么还是建议大家分批次的去生成吧,啊,因为这个其实我们的这些关键帧,如果你打的太多啊,这些关键词的一个权重给的太多,反而会污染到我们的一个画面,好那么在我们看这段视频的一个过程当中的话呢,大家可以看到它其实还是会有一些这个不太流畅的一些这个地方吧,然后下面我们给大家去介绍下一个插件哈,呃,那么这个插件的话呢,就是专门用来去补帧的,在节点管理里面。
我们直接去搜索frame。嗯,就是第一个这个哈,呃,前面的编号是9,不知道大家到时候编号会不会改变,呃,大家可以具体看一下这个名字哈。那么如果找到一样的话呢,大家直接点击in store啊,我们去进行到这个安装即可,好的,那么在安装完成之后的话呢,大家就可以看到吧,我们总共是32张图片,然后的话呢,啊除以8,那么等于就是说呃,一秒钟的视频的话呢,是由40张图片来组成的,那么这样看上去的话呢,显得不太流畅,我们再将刚刚安装好的这个插件哈,要如何去调用出来呢?
直接右键哈,选择新建节点,然后在这个animate diff e VO下面哈,有一个插针啊,我们在点开插针之后的话呢哈,有一个v Fi啊那么在这里面的话呢,大家可以看到这个补帧的方式还是蛮多的,然后我们平时这个常用的就是这个啊,我们就给大家去讲这个吧,调用出来之后的话呢,我们将它的这个图像哈,与这个采样器的图像相连接,然后的话呢,将它的图像输出和我们合并为视频。形相连接好,那么像这样这个节点呢,它就连接好了,这里面也有一些选项哈,比如说这个呃,它的补帧的一个模型的选择,这个呢,一般就是47了啊,大家不用去动它,那么在第一次使用的一个过程当中的话呢,呃,我们可能会需要去进行到模型的一个下载吧,大家只要配置好网络之后呢哈,我们就等待它自动下载,下载完成之后呢,能够帮助我们去自动的生成视频,在连接好之后的话呢,这里哈,我们的一个非常重要的一个值呢,就是这个陈数啊,就比如说呢,我们现在的话呢,是8帧对不对哈,然后正常的一个视频就是呃,最低的啊也有30帧左右哈,30帧,60帧,120帧,那么这个的话呢哈,我们就要去对它呢,做到这个乘法,比如说呢,哈8针我想要乘2就是16,我乘3的话呢,就是24,对不对?
好,那么我们这边的话呢,哈,直接给它去乘。乘3乘三的一个同时的话呢,还要干嘛呢,我们这里最后的一个合并的一个视频的一个帧率哈,也得要去进行到这个。呃,改变哈,这里我们也设置成这个24。那么在这个设置完成之后哈,来我们点击生成看一看效果怎么样。好的,那么当我们再次生成之后的话呢,诶大家就可以看到哈,明显我们这个视频的话呢,是要比之前更加丝滑的,对不对啊,那么所以说的话呢,哈,我们这个哈,补帧的这个插件哈,它是我们康复UI去做视频一个非常重要的一个插件哈,可以说是我们每一次都得要去用得上,包括之后如果我们去讲到那个视频转会的时候哈,比如说我们想要把一个呃,真实的啊美女跳舞的视频去转换成一个动漫的一个风格,原视频的话呢,就比如说它有30帧啊,或者说它有24帧,我们不可能说让AI它每一秒每一帧的去转换,因为那样工作量很大,电脑吃不消的,所以说呢哈,我们就通过这个前置的话,比如说24帧的话呢,哈,我们把它变成这个12帧,然后的话呢,最后通过我们的一个哈补帧的一个插件,再将它去还原到哈,最终的原来的这样的一个帧数。
其次的话呢,还有另外的一个哈,叫做高级contra net的一个模型,它对我们做这种视频转会啊,或者康复UI去生成视频的话呢,会有一个非常好用的一个模型,这个模型在哪儿呢?右键新建节点,然后的话呢,这儿就有一个高级controltr net, 大家如果是是从我这里安装的这个康复UI的一个整合包的话呢,这个东西它都是自带着的,这个高级controltr net在哪儿呢?我们只要右键新建节点,然后高级controlr net, 好,这里面的话呢,就有一个高级的一个controlr net的一个应用。
再把它创建出来之后的话呢哈,我们这里啊,就比如说我们视频做好之后啊,通过了这个采样器,那么就正面条件和正面条件相连,负面条件也是和负面条件相连。那么这个高级control net的一个作用的话呢,它是用来去专门进行到我们纹身视频啊,那么在图片阶段去进行到这个图片的优化以及放大的,那么这样的话呢,就是最终我们生成出来的一个视频会要更加的这个清晰,更加的合理,不容易有那么多崩坏的一些地方。好的,下面的话呢,我们是需要去加载一个这个controltr net的啊,那么我们选择controltr net加载器哦,这里的话呢哈,我们是选择这个哈,Contr net animate diff的这一个这个模型的话呢,没有下载的一个地址哈,大家到时候需要的话呢,直接在我们视频下方去进行到留言,然后的话呢,我给大家去准备。
好,那么接着的话呢,就是我们的一个图像啊,就和这个图像相连来到右边的话呢,因为我们是去进行到了这个哈模型的一个加载,对不对哈,所以说我们这边的话呢,是需要去用到一个采样器的,那么直接把刚才的这个采样器给它复制过来,然后呢,去进行到相连正面条件啊,负面条件模型的话,可以去连接上一个采样器的一个模型,然后因为我们是需要去放大的,对不对啊,这个late的如果我们直接连接的话呢,就会导致我们生成的,呃,就是在经过处理的图片和原图是一样的一个大小,所以说我们可以直接连接,当然的话呢,你想要放大,我们可以去加载一个latent,按系数去缩放,之前给大家去讲这个放大的那一节课,给大家去说过,那么这个系数的话呢,就是1.5哈,我们去做到1.5倍的一个放大,缩放的一个方法,我们就去选择到。
到这个默认哈。VE我们也连接,那么在做好了之后的话呢哈,当然我们的一个图像对不对哈,那么也是呃,需要去进行到这个重新的补帧的哈,来,那么我们就去和图像这个相连,然后我们再去做到一个图像的一个合成,就像这个样子哈。就相当于的话呢,我们去通过了这个高级contr net的一个应用,首先的话呢,去加载这个模型,去优化我们的一个整体的一个画面,然后的话呢,哈,我们加了一个latent哈,来作为其中的一个节点,去做到图像它本身的一个像素的一个放大,那么当然哈,我们在设置好了这些之后呢,有几点需要去注意的地方,就比如说呢哈,我们前面的这个步数对不对哈,第一个采样器,它是20步的一个步数,我们这边的话呢,需要比前者要高一些,比如说这里我们就设置为这个30步,然后包括CF聚值也是一样的哈,这个7的话呢,我就来一个,嗯。
7.5吧,好,另外的话呢,因为这边哈,他已经去做过初次的一个降噪了,那么如果说我们要去进行到二次降噪的话呢,这个降噪的一个值啊,我们需要给它去调小一些。嗯,来一个0.0.8吧啊,来到一个0.8左右啊,大概就是这个样子哈,这个就是一个我们的一个去通过模型去放大生成出来的一个视频的一个工作流,OK, 那么这里的话呢,我们点击第二次生成,呃,这个生成的话呢,会非常非常慢哈,因为我这台电脑本身它显存就比较小一些嘛,然后的话呢,不仅要生成32张图片,还要后面进行到补帧,然后中间的话呢,还要去做到图像的一个放大512啊,然后乘1.5~768。
啊,步数也有30步,好,那么这里我们还是直接跳过吧,我们直接看结果。好的,那么在最终我们生成好之后的话呢,放在一起看一看,这个是我们通过这个前空间放大哈,去放大到这个1.75倍之后的一个样子,就是750×750的一个分辨率吧,然后左边的话呢,是我们这个通过放大模型之前的,就这样看起来的话呢,我们左边的一个颜色会要更加鲜艳一些啊,会要更加好看,然后右边的话呢,就是说它没有那么多的一个闪烁,整体的一个画面更加的这个稳定吧,细节方面来说的话呢,也可能会更好哈,然后当然的话呢,如果说只是哈一个啊,我们的一个哈,简单的一个视频生成的话呢,大家可能看不出来它有多大的一个突出,那么当然这个内容的话呢,我们之后是也会去继续的去进行到这个接触的,好,那么今天的话呢,给大家讲的就这么多啊,我们一开始去学到了我们使用。
其实词的一个调度器哈,去生成一个可控的一段这个视频,那么接着呢哈,我们再通过这个哈,我们RI feva ae啊,啊这个不是va ae哈,通过我们的这个补帧啊,补帧的一个插件去进行到这个视频的一个补帧,然后的话呢,最后我们教了大家如何去使用这个高级的这个control net去加载相对应的一个模型,去进行到视频整体的质量提升,以及进行到这个放大,好的,那么以上的话呢,就是今天本节课的一个内容吧,大家还有什么问题的话呢,也可以,我们下节课再见。