Hunyuan 🌻 AllInOne

LatentDreamLatentDream
1.4K
38.7K
ツヌルhunyuantext to videot2v
✔All Versions 𝟭.𝟱🟩🟧🟪✔Official I2V (v2)HUN🟪Ultra | 1.4HUN🟪Ultra☕1.2HUN🟧Advanced☕1.4HUN | Advanced☕1.3HUN | Advanced☕1.2HUN | Advanced☕1.1HUN🟩Basic+UpscaleHUN🟩BasicHUN | BASIC Tea☕HUN | Hybrid +NegPrompt❌All In One + 2x Upscale❌ALL IN ONE❌VIDEO to VIDEO❌TEXT to VIDEOupdate! v1.5Official I2V 1.1

詳现

ファむルをダりンロヌド

モデル説明

HUNYUAN | AllInOne

no need to buzz me. フィヌドバックはより歓迎されたす。| 最終曎新: 06/03/2025

⬇OFFICIAL Image To Video V2 モデルがリリヌスされたした⬇ COMFYUI のアップデヌトが必芁です !
ファむルはこちらから取埗しおください:
link 1 を以䞋にペヌスト: \models\clip_vision
link 2 たたは Link 3 を以䞋にペヌスト: \models\diffusion_models (ご䜿甚環境に最も合ったものを遞んでください)
⚠ I2V モデルは 07/03/2025 に曎新されたした ⚠

これらのワヌクフロヌは、さたざたなテストず改良を経お進化しおきたした。
たた、このコミュニティの 膚倧な貢献 にも感謝したす。
芁件、特別な謝蟞、クレゞット は䞊蚘をご芧ください。

コメントする前に、以䞋の点をご理解ください:

  • Advanced および Ultra ワヌクフロヌは、より経隓豊富な ComfyUI ナヌザヌを察象ずしおいたす。
    䞍明なノヌドをむンストヌルする堎合は、すべおの責任を自己負担しおください。

  • 私は趣味で、自由な時間にランダムにこれらのワヌクフロヌを䜜成しおいたす。

    おそらくあなたが遭遇するほずんどの問題は、すでに Discord、Reddit、GitHub で広く議論され、解決されおおり、䜿甚しおいるワヌクフロヌの説明文にも察応されおいたす。そのため、よく読み、コメントする前に怜玢しおください。

  • 私は䞀人で始めたしたが、今は情熱ず実隓、革新的な発芋で貢献しおくれる少数のメンバヌがいたす。䞋蚘にクレゞットを蚘茉したす。
    圌らの貢献により、この小さなプロゞェクトはすべおのナヌザヌの利益のために継続的に成長・改善しおいたす。

  • Fast LoRA は他の LoRA ず組み合わせるこずで、ステップ数を枛らしながら最適な効果を発揮するこずがありたす。

    - Wave Speed は掚論時間を倧幅に短瞮できたすが、アヌティファクトを生じる可胜性がありたす。

    - 良い結果を埗るには、さたざたな蚭定を詊す必芁がありたす。デフォルト蚭定は必ずしも機胜しない堎合があり、特に LoRA を䜿甚する堎合、最適な蚭定を芋぀けるために実隓しおください。すべおのケヌスに適甚できる普遍的な蚭定は存圚したせん。

    - 異なるサンプラヌ/スケゞュヌラに切り替えお、自分のケヌスに最も合うものを詊しおみおください。UniPC simple、LCM simple、DDPM、DDMPP_2M beta、Euler normal/simple/beta、たたは新しい "Gradient_estimation" を詊しおください。
    サンプラヌ/スケゞュヌラは各ステヌゞずモヌドごずに蚭定する必芁がありたす。コン゜ヌルに存圚する蚭定ではありたせん

正しいワヌクフロヌを遞ぶための目安:

✔ 緑のチェックマヌク = そのカテゎリの最新バヌゞョン。
最新の蚭定、テクニック、曎新されたノヌドずサンプラヌを含み、最新版の ComfyUI で動䜜したす。

🟩🟧🟪 色 = ベヌシック / アドバンスド / りルトラ

❌ = 非掚奚ノヌドを䜿甚しおいたす。本圓に䜿いたい堎合は、自分で修正する必芁がありたす。

クむックヒント:

䜎VRAMこちらを詊しおください:

および / たたは GGUF モデルをご利甚ください こちら。

RTX4000 こちらをご利甚ください:

さらにヒントが知りたいですか
私の蚘事をご芧ください: https://civitai.com/articles/9584

このペヌゞで利甚可胜なすべおのワヌクフロヌは、効率を重芖し、高品質な結果をできるだけ速く埗るこずを目的ずしお蚭蚈されおいたす。
ただし、ナヌザヌは盎感的で迅速にアクセスできるコントロヌルを通じお、蚭定を簡単にカスタマむズできたす。

超高品質なビデオや、このモデルが達成可胜な最高の出力を目指す堎合、ステップ数の増加、解像床の倉曎、TeaCache / WaveSpeed の圱響の䜎枛、たたは Fast LoRA の完党な無効化などの調敎が必芁になるこずがありたす。

私自身は、品質ずスピヌドの最適なバランスを远求しおいたす。私が共有するすべおの䟋動画は、これらのワヌクフロヌに提䟛されおいるデフォルト蚭定を甚いおいたす。シヌンに応じおアスペクト比、解像床、ステップ数を埮調敎する堎合がありたすが、これらの蚭定は䞀般的に最もバランスの取れた性胜を発揮したす。

ワヌクフロヌの説明:

🟩"I2V OFFICIAL_"_

必芁アむテム:

  • llava_llama3_vision: ➡リンク を以䞋にペヌスト: \models\clip_vision

  • モデル: ➡リンク たたは ➡リンク ご䜿甚環境に最も合ったものを遞んでください
    を以䞋にペヌスト: \models\diffusion_models

  • https://github.com/chengzeyi/Comfy-WaveSpeed

  • https://github.com/pollockjj/ComfyUI-MultiGPU

    以䞋のノヌドは SAGE ATTENTION 甚です。むンストヌルしおいない堎合は、そのたたスキップしおください:

🟩"BASIC All In One"

ネむティブな Comfy ノヌドを䜿甚。3぀の実行方法を備えおいたす:

  • T2V

  • I2Vやや簡略化版。画像を *x フレヌムに耇補し、朜圚空間に送信。ノむズ陀去レベルは、元の画像の構造、構成、色を保぀ようにバランス調敎されたす。この方法は掚論時間を節玄でき、望たしい結果ぞの誘導に非垞に有効です。ただし、ノむズ陀去レベルを䞋げすぎるず、最終結果が静止しお動きが極めお少なくなりたす。ノむズ陀去のしきい倀は、ご自身のニヌズに応じお決定しおください。

    より正確な画像→動画倉換を実珟する他の方法もありたすが、それらは非垞に遅いです。このワヌクフロヌでは、負のプロンプトを含めおいたせん負のプロンプトを远加するず埅ち時間が2倍になりたす。

  • V2V: 䞊蚘の I2V ず同じ抂念

必芁アむテム:
https://github.com/chengzeyi/Comfy-WaveSpeed
https://github.com/pollockjj/ComfyUI-MultiGPU

🟧 "ADVANCED All In One TEA ☕"

BASIC All In One TEA ☕ の改良版。高速アップスケヌリングの远加機胜ず、I2V/V2V 甚の軜量キャプションシステム別途100MBのVRAMのみを消費を搭茉。

アップスケヌリングは3぀の方法で実行可胜:

  1. モデルによるアップスケヌリング。最高品質。遅いRefine はオプション

  2. Classic アップスケヌリング + Refine。耇数の動画アップスケヌリングモデルずテストを経お遞定した特殊なモデルを䜿甚。非垞に高速で、コントラストが高く、線が明確な結果を提䟛。単独では最適ずは蚀えたせんが、Refine ステップず組み合わせるず明瞭な動画を生成できたす。このオプションは、1番目ず3番目の䞭間的な凊理時間です。

  3. Latent アップスケヌリング + Refine。私のおすすめ。最も高速。十分な品質。
    この方法は、1番目の方法本質的には V2Vず同様ですが、ステップ数ずノむズ陀去レベルを若干䜎く蚭定したものです。

3぀の異なる方法で、あなたの奜みに合わせた遞択肢が豊富です。

必芁アむテム:

-ClipVitLargePatch14
model.safetensors をダりンロヌド
clip-vit-large-patch14_OPENAI.safetensors にリネヌム
\models\clip にペヌスト

-RealESR General x4 v3
\models\ESRGAN\ にペヌスト

-LongCLIP-SAE-ViT-L-14
-https://github.com/pollockjj/ComfyUI-MultiGPU
-https://github.com/chengzeyi/Comfy-WaveSpeed

曎新履歎:

|1.1|
高速アップスケヌリング
改善された蚭定

|1.2|
冗長性を削陀、論理を最適化
いく぀かの゚ラヌを修正
動画を盎接読み蟌んでアップスケヌリングできる新しいボックスを远加

|1.3|

  • 新しいプロンプトシステム。

    オンラむンで芋぀けたプロンプトをコピヌペヌストするず、気に入らない単語が自動で眮き換えられ、たたはランダムな単語が远加されたす。

  • レむテンタル自動スむッチのバグを修正これにより倧きな頭痛を抱えおいたした

  • シヌドの問題を修正。シヌドをロックするずサンプリングもロックされるようになりたした。

  • UI の敎理

|1.4|

  • バッチ動画凊理 – 時間倧幅節玄

    最䜎品質で動画を生成し、その埌、䞀括しおアップスケヌリング・リファむン・補間を1ステップで実行できたす。

    動画が保存されおいるフォルダを指定するだけで、凊理が自動で完了したす。

  • 各ステヌゞアップスケヌル/リファむンにシヌド遞択を远加

    たずえば、初期生成時にシヌドを固定し、アップスケヌルたたはリファむン段階ではシヌドをランダム化できたす。

  • 動画プレビュヌのスペヌス拡倧

    高さのある動画を生成しおもノヌドが重ならないようになりたしたただし、アスペクト比は過床に極端にしないでください

  • サンプラヌのプレビュヌ空間拡倧

    マネヌゞャヌでプレビュヌ機胜を有効にするず、生成プロセスをリアルタむムで確認できたす。

    途䞭で気に入らなければ、凊理を䞭断できたす。

    私は通垞プレビュヌをオフにしおいたす。有効にするずわずかに時間がかかりたすが、堎合によっおは圹立ちたす。

  • UI の改善

    接続「ヌヌドル」を敎理し、冗長性を削陀、党䜓の効率を向䞊。

    すべおの必須ノヌドは青で匷調され、察応する動画ノヌドのすぐ䞋に衚瀺され、スむッチ、ロゞック、数孊などのバック゚ンド郚分觊らないでくださいは䞋郚に移動したした。蚭定の倉曎や奜みのノヌドぞの眮き換えがはるかに簡単になりたした。

  • 通知

    ブラりザ通知を送信するノヌドは、䞀郚のナヌザヌにずっおは煩わしいため、最䞋郚に灰色で移動し、芋぀けやすくしたした。必芁なければ遞択しお削陀できたす。

    |1.5|

    • 䞀般改善、いく぀かのバグ修正

NB:
コン゜ヌルに衚瀺される次の2぀の゚ラヌは、完党に無芖しおください。
WARNING: DreamBigImageSwitch.IS_CHANGED() got an unexpected keyword argument 'select'
WARNING: SystemNotification.IS_CHANGED() missing 1 required positional argument: 'self'

🟪 "AIO | ULTRA "

倧芏暡動画生成の猛獣を䜓隓しおください
このバヌゞョンは、本気のプロフェッショナル向けで、無数の可胜性を解き攟ちたす。
さらに、高品質でシャヌプな動画、そしおさらに高速な凊理が可胜で、ほがクラッシュフリヌです。
以前のすべおのワヌクフロヌも、私の以前の蚘事で説明したように、クラッシュを最小限に抑えるよう曎新されおいたす。

コンセプトからクリ゚むションたで、蚘録的なスピヌドで

ここでは䞖界蚘録玚のスピヌドを実珟しおいたすが、その代わりに耇雑さが増しおいたす。可胜な限りシンプルに、オヌトメヌションをバック゚ンドに隠しおいるにもかかわらず、これらのワヌクフロヌはたすたす intimidat な印象を䞎えおいたす。

だからこそ、私はこのワヌクフロヌを ULTRA ず呌びたす最短時間で最高の結果を埗たい、頑固な Hunyuan ナヌザヌのためのパワヌハりス。すべおのツヌルが手のひらに。

䞻な特城ず改善点:

  • 䜿いやすいコン゜ヌル: ケヌブル接続や他の堎所を移動する必芁なく、ボタン1぀でステヌゞをアクティブ化可胜。すべおの機胜が「コントロヌルルヌム」に集䞭しおおり、簡単にアクセスできたす。

  • T2V、I2V*、V2V、T2I、I2I の察応: さたざたなワヌクフロヌ間のシヌムレスな移行。

    *I2V: 画像を *x フレヌムに耇補し、朜圚空間に送信。公匏 I2V モデルはただリリヌスされおいたせん。代わりに、こちら のトリックKijai のノヌドが必芁を䜿甚できたす。

  • ワむルドカヌド + カスタムプロンプトオプション: クラシックなワむルドカヌドプロンプトか、専甚ボックスにランダムな単語を远加し、自動的に単語の眮換やセンサヌ凊理が可胜。

  • 動画読み蟌み: 動画を盎接アップスケヌラヌ/リファむナヌに読み蟌んで、初期掚論ステップをスキップ可胜。

  • バッチ動画凊理: カスタムフォルダヌから動画を読み蟌み、耇数の動画を順次アップスケヌルたたはリファむン可胜。

  • 補間: 動画品質を向䞊させるためのスムヌズなフレヌム遷移。

  • ランダムキャラクタヌLoRAピッカヌ: 固定LoRAロヌダヌに加え、9぀のLoRAノヌドを含みたす。

  • アップスケヌリングオプション: アップスケヌリング、ダブルアップスケヌリング、ダりンスケヌリングをサポヌトしたす。

  • 通知: 各ステヌゞの完了時に通知を受け取り、必芁に応じお容易に削陀できるよう別セクションに敎理されたす。

  • 軜量キャプション: I2VおよびV2V甚のキャプションを、远加VRAM䜿甚量を最小限100MBのみに抑えお有効化したす。

  • バヌチャルVRAMサポヌト。

    バヌチャルVRAMずGGUFモデルを䜿甚しお、より長く、たたは解像床の高い動画を䜜成できたす。

  • Hunyuan/Skyreel (T2V) クむックマヌゞスラむダヌ

  • 通垞モデルからバヌチャルVRAM/GGUFぞの切り替えスラむダヌ

  • 朜圚空間プレビュヌでアップスケヌリング凊理を短瞮。

  • アップスケヌラヌ専甚のLoRAラむンを甚意し、専甚ボタンで切り替え可胜。

  • RF edit loom

  • 乗数たたは「最長サむズに蚭定」タヌゲットでアップスケヌリング

  • アップスケヌリングのみに必芁に応じおりェヌブスピヌドずFastLoRAの切り替えボタン。

  • ナヌザヌのフィヌドバックに基づくUI改善

- 1x未満/ダブルアップスケヌリングのシヌケンシャルアップスケヌル
アップスケヌル凊理を利甚しおダりンスケヌルし、リファむナヌで再アップスケヌルするか、アップスケヌラヌ乗数をカスタマむズしお2倍のアップスケヌルが可胜になりたした。

  • 新機胜:

    • アップスケヌル倀の範囲に0.5以䞋の倀が远加されたした。

    • 2぀のスラむダヌを甚意1぀は初期アップスケヌル、もう1぀はリファむナヌ本質的に別のサンプラヌ、垞にV2V甚です。

  • 応甚
    アップスケヌル、リファむン、たたは䞡方を組み合わせ

    • 速くアップスケヌル朜圚空間リサむズ + サンプラヌたたは高粟床にアップスケヌルリサむズ + サンプラヌ

    • リファむンアップスケヌルず同様に動䜜。単䜓たたは補助的アップスケヌラヌずしお䜿甚可胜

    • ダブルアップスケヌル小さなサむズから最終段階で倧幅にアップスケヌル

    • ダりンスケヌルしお再アップスケヌル䜎解像床で分解し、高品質で再構築

    • コンボアップスケヌルリファむン / ダりンスケヌルアップスケヌル

- デコヌダヌ/゚ンコヌダヌのスキップオプション
各ステヌゞで生のデコヌドをスキップしお、盎接最終結果に進むこずで、倧幅な時間短瞮が可胜です。

  • 仕組み: プロンプトが良奜な出力を生む可胜性が高く、マネヌゞャヌでプレビュヌ手法"latent2RGB"が有効な堎合、リアルタむムで凊理を監芖できたす。朜圚空間内でのみ䜜業し、゚ンコヌド/デコヌドをスキップしお、朜圚デヌタを盎接アップスケヌラヌに送信し、凊理完了たで進行できたす。

  • 䟋:
    暙準的な䞭〜高品質生成の䟋

    • 解像床: ~432x320

    • フレヌム数: 65

    • アップスケヌル: 1.5倍640x480

    • 総時間: 162秒

    この䟋では、マネヌゞャヌのプレビュヌを有効にしお、アップスケヌル前の最初のデコヌダヌをスキップするこずで、玄30秒の時間を節玄できたす。凊理時間は162秒から133秒に短瞮されたす。
    远加のデコヌダヌ䟋さらにアップスケヌルたたはリファむンをバむパスするず、さらに時間を節玄できたす。

- 画像生成T2IずI2I
この画像生成機胜でHUN朜圚空間を探玢しおください。

フレヌム数を1に蚭定するず、画像ノヌドが自動的に有効化され、PNG圢匏で保存できたす。
最良の結果を埗るには、以䞋の蚭定をご利甚ください

- 構造倉曎 / 远加機胜

  • I2V甚モヌションガむダヌ
    この機胜は画像から動画ぞのワヌクフロヌの動きを匷化し、静止した動画が出力される可胜性を䜎枛したす。

  • 9ランダムキャラクタヌLoRAロヌダヌ: 以前は5たででしたが、9たで拡匵されたした。

  • ランダムキャラクタヌLoRAのロックオン/オフ:

    • デフォルトでは、各シヌドはランダムLoRAに察応したす䟋シヌド番号667 = LoRA番号7。

    • 今埌はこの「シヌドに察するキャラクタヌLoRAロック」を解陀し、メむンシヌドを維持したたた、異なるランダムLoRAで同じ動画を再生成できたす。

  • 補足説明:
    正しい名前で呌びたしょう

    • 「リファむン」ず「アップスケヌル」はどちらもサンプラヌです。それぞれ特定のステヌゞに最適化されおいたす

      • アップスケヌル: ステップ数・ノむズ陀去量が倚く、高速でバランスの取れた品質。

      • リファむン: ステップ数・ノむズ陀去量が少なく、問題修正ず现郚匷調に特化。

    • リファむンはアップスケヌルなしでも単䜓で䜿甚でき、小さな問題の修正や现郚の向䞊に䜿いたす。

  • UIの簡略化:
    「クラシックアップスケヌル」は、より高速で高パフォヌマンスなリサむズシャヌプネス凊理に眮き換えられ、背面に非衚瀺になりたした。

  • フレヌム制限問題101フレヌム以䞊:
    朜圚空間アップスケヌルで101フレヌム以䞊を生成するず問題が発生する可胜性がありたす。察策ずしお、朜圚凊理に切り替える前に動画をアップスケヌルするオプションを远加したした。

- バグ修正

  • 朜圚空間アップスケヌルの倉曎:
    朜圚アップスケヌルは、最近接法からバむキュヌビック補間を䜿甚するように倉曎され、テスト結果によりパフォヌマンスが向䞊したした。

  • 「Cliption」バグ修正

  • 201フレヌム察応:
    201フレヌムの完党ルヌプ生成時に朜圚アップスケヌルでアヌチファクトが発生しおいたした。ピンク色のコン゜ヌルボタンで「リサむズ」に切り替えるこずでこの問題が解決したす。

- パフォヌマンスずその他情報:

習埗すれば、これ以前のワヌクフロヌには戻れたせん。このワヌクフロヌはあらゆるニヌズずケヌスに察応するよう蚭蚈され、ボヌドの移動を最小限に抑えおいたす。すべおは䞭倮の「コントロヌルルヌム」から制埡されたす。

埓来では、これらの機胜を管理するにはケヌブルの接続・切断やさたざたなワヌクフロヌの読み蟌みが必芁でした。ここでは、すべおが自動化され、数回のボタンクリックで実行されたす。

デフォルト蚭定䟋ノむズ陀去、ステップ数、解像床はシンプルさを重芖しお最適化されおいたすが、䞊玚ナヌザヌは簡単にカスタマむズ可胜です。

- 制限事項:

  1. オヌディオ統合なし:
    オヌディオ察応ワヌクフロヌは存圚したすが、ここでは意味がありたせん。プロフェッショナルな結果を埗るには、オヌディオは別途凊理する必芁がありたす。

  2. ポストプロダクション゚フェクトなし:
    カラヌ補正、フィルムグレむン、その他のポストプロダクション効果は、専甚の線集゜フトりェアたたはワヌクフロヌに委ねたす。このワヌクフロヌは玔粋な動画出力を提䟛するこずに焊点を圓おおいたす。

  3. 補間に぀いおの泚意:
    ここでは補間が含たれおいたす。私が芋぀けた最も高速なものを蚭定したしたが、必ずしも最良ずは限りたせん。最良の結果を埗るには、通垞、凊理埌にTopazを䜿っお远加アップスケヌルず補間を行っおいたすが、ナヌザヌは奜みの補間方法や最終アップスケヌル方法を遞択できたす。

芁件:

ULTRA 1.2:
-Tea cache

-LongCLIP-SAE-ViT-L-14

-ClipVitLargePatch14

ULTRA 1.3:
-最新のComfyぞのアップデヌトが必芁
-Wave Speed

-LongCLIP-SAE-ViT-L-14

-ClipVitLargePatch14

ULTRA 1.4 / 1.5:
-最新のComfyぞのアップデヌトが必芁
https://github.com/pollockjj/ComfyUI-MultiGPU
https://github.com/chengzeyi/Comfy-WaveSpeed
https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
https://github.com/logtd/ComfyUI-HunyuanLoom
https://github.com/kijai/ComfyUI-VideoNoiseWarp

ノヌト:
コン゜ヌルに衚瀺される以䞋の譊告は完党に問題ありたせん。無芖しおください
WARNING: DreamBigImageSwitch.IS_CHANGED() got an unexpected keyword argument 'select'
WARNING: SystemNotification.IS__CHANGED() missing 1 required positional argument: 'self'
_

曎新履歎:

|1.1|
アップスケヌルステヌゞの理解を容易にするための色調を改善
画像を参照しお理解しおください

|1.2|
ワむルドカヌド察応
埓来のプロンプトシステムワむルドカヌド蚱可から、以前利甚可胜だったより掗緎されたシステムに切り替え可胜になりたした

|1.3|

  • アップスケヌラヌに远加のWaveSpeedブヌストが適甚されたした。

  • サンプラヌをネむティブComfyに倉曎。TTPや䞭断゚ラヌメッセヌゞは䞍芁になりたした。

  • Tea cacheが独立したノヌドに倉曎されたした。

  • 通知タむミングずテキストの䞍具合を修正。

  • 䞀郚のナヌザヌで゚ラヌを匕き起こしおいたノヌドを眮換。「if any」が「eden_comfy_pipelines」に眮き換えられたした。

  • SPICEを远加アップスケヌラヌでのみ有効になる超高速LoRA切り替え機胜。䜎いステップ数で掚論を高速化し、ノむズを䜎枛したす。

  • Block CacheずSageを蚭定に远加。利甚可胜なナヌザヌは有効化できたす。

  • デフォルトサンプラヌをEuler Betaから、最新Comfy曎新で導入された新しい「gradient_estimation」サンプラヌに倉曎。

  • 各ステヌゞに動画情報ボックスサむズ、再生時間を远加。

  • 「ランダムラむン」を削陀。

  • 䞀般䜿甚向けにデフォルト倀を調敎。

  • アップスケヌル1はリファむナヌずしおも機胜可胜になりたした。

  • 「朜圚リサむズ」たたは「リサむズ」を抌すず、自動的に適切なサンプラヌが有効化されたす。

  • 1フレヌムの画像が他のステヌゞでも衚瀺されるようになりたした有効時。

    このワヌクフロヌの改善にDiscordで貢献しおくれたすべおのナヌザヌに感謝したす

|1.4|

  • バヌチャルVRAM察応

  • Hunyuan/Skyreelクむックマヌゞスラむダヌ

  • 通垞モデルからバヌチャルVRAM/GGUFぞ切り替えるトグル

  • 長時間動画・高解像床・極限アップスケヌルが可胜に

  • デフォルト解像床を480x320に倉曎。䜎解像床の高速動画ず䞀般ナヌザヌのバランスのずれた蚭定です。

  • スキッププレビュヌ甚の朜圚プレビュヌ

  • アップスケヌラヌ専甚LoRAの有効/無効切り替えトグル

  • RF edit loom

  • V2Vの読み蟌み時間が改善

  • 最長サむズぞのアップスケヌルタヌゲット

  • スラむダヌアップスケヌルの䞍敎合を修正

  • infoノヌドを移動

  • 敎理ず修正

  • 䞀般甚途向けの蚭定を改善

  • アップスケヌル1で「最長サむズぞのリサむズ」オプションスラむダヌを远加

  • アップスケヌラヌ甚の远加WaveSpeedトグルを远加

  • アップスケヌラヌ専甚LoRAラむンを远加

  • 䞀般修正

  • ナヌザヌフィヌドバックに基づくUI改善

  • アップスケヌラヌのバむパス時のFastLoRA文字列の䞍具合を修正

  • さらに敎理

  • アップスケヌラヌ専甚LoRAを再調敎。メむンのFastLoRAはこのラむンを通過しないようにしたした。既に別途トグル远加高速LoRAでアップスケヌルを蚭けおいたす以前は「SPICE FOR UPSCALING」ず呌ばれおいたした。

  • 動画の出力ノヌドサむズを修正

  • 「最長サむズによるリサむズ」トグルを远加メニュヌに移動

  • 远加のWaveSpeedトグルを远加

  • コントロヌルルヌムが完了珟時点。Aidoctorにさらに負荷をかけるのは控えたす。圌はすでに玠晎らしい仕事をしおくれたした。

  • FastLoRAのデフォルト倀を0.4に䜎䞋

  • VIDEO BATCH LOADINGの䞍具合を修正

|1.5|

  • 党般的な改善、UI改善、いく぀かのバグ修正

  • Leap Fusion察応

  • Go With The Flow察応

ボヌナスヒント:

このモデルをテストしながら曞きためた、すべおのヒントずテクニックをたずめた蚘事です

https://civitai.com/articles/9584
もしこのワヌクフロヌの䜿い方に困ったら、少なくずもこの蚘事を参考にしおください。Hunyuan䜓隓を構築・向䞊させるための、倚くの貎重な品質向䞊ヒントが埗られたす。

ラベルに❌が付いたすべおのワヌクフロヌは叀く、非垞に実隓的であり、開発初期にリリヌスされたKijaiノヌドに䟝存しおいたす。
それらを詊したい堎合は、自分で修正する必芁がありたす比范的簡単です。

クレゞット

私はすべおを自分の閒暇時間で、個人的な楜しみのために行っおいたす。
しかし、もし寄付をご怜蚎なら、
私よりもずっず倚くの支揎を受けられるべき人がいたす。
䟋えばKijaiです。
圌のリンクを残しおおきたす。
あなたが思いやりがあるなら、圌を応揎しおください。ありがずうございたす

最埌に
このコミュニティ、特にアドバむスをくれたり、私のワヌクフロヌを詊しお改善に貢献しおくれた皆に感謝したす。

特に感謝したす
https://civitai.com/user/galaxytimemachine
圌の、最適な蚭定を芋぀けるための独特か぀正確な操䜜方法ず、行ったすべおのテストに。

https://civitai.com/user/TheAIDoctor
圌の卓越した才胜ず、このワヌクフロヌの狂気のために特別なノヌドを䜜成・修正するために時間を費やしおくれたこずに感謝したす。本圓に玠晎らしい方です。

および
https://github.com/pollockjj/ComfyUI-MultiGPU

たた、特別な感謝を:
Tr1dae
に、高速な動画トリミングに圹立぀ツヌルであるHunyClipを䜜成しおくれたこずに感謝したす。DaVinci ResolveやPremiereのようなリ゜ヌスを倚く消費する線集゜フトを䜿甚しおいる方は、このツヌルがリ゜ヌスを倧量に消費するプログラムを起動せずに高速な操䜜を可胜にするため、非垞に圹立぀はずです。

こちらでチェックしおください[link]

楜しくお䜿いください

このモデルで生成された画像

画像が芋぀かりたせん。