SingularUnity Super Simple Workflows - Wan I2V 60FPS + Upscale / Hunyuan V2V 48FPS + Upscale.
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이 버전에 대해
모델 설명
6월 10일 업데이트: stmfnet
이제 파일을 모델로 다운로드할 수 있도록 제공합니다.
6월 6일 업데이트: V4.0
사소한 개선사항입니다. SFTMVFI 결과를 이중 보간하면 동적 또는 빠른 움직임 장면의 품질이 향상됩니다. 대량의 테스트 실행 시 시간을 줄이기 위해 비디오는 수동으로 로드됩니다. 이제 업스케일링하고 싶은 비디오를 선택할 수 있으며, 원본 입력 비디오의 이름이 복사됩니다.
Kijai의 래퍼에서 컨텍스트 프레임 노드를 포함했습니다. 보통 이 기능을 사용하지 않는 것이 좋으며, 활성화하면 생성 시간이 지수적으로 증가합니다. 그러나 VRAM 한계를 초월해 훨씬 더 긴 비디오를 생성할 수 있습니다.
확대 비율이 1.0을 초과하면 보간에 더 높은 VRAM이 필요합니다. 확대 계수를 부동소수점으로 변경해 더 정밀한 제어를 가능하게 했습니다.
노드를 업데이트했습니다. 문제점이 있다면 언제든지 알려주세요.
https://drive.google.com/file/d/1s5JJdt5X69AO2E2uuaes17aPwlWIQagG/view
이 파일을 다음 폴더에 배치하세요: Custom_nodes\ComfyUI-Frame-Interpolation\ckpts\stmfnet
4월 14일 업데이트: V3.3
노드 업데이트.
3월 27일 업데이트: V3.2
Torch Compile 및 Tea Cache에 사소한 변경을 가해, 제 Lora 모델을 사용할 때 더 역동적인 출력을 가능하게 했습니다.
이 워크플로우는 24GB VRAM 카드에서는 14B 모델, 12GB VRAM 카드에서는 1.3B 모델과 호환됩니다.
업데이트 내용:
***출력 이름 지정 오류 수정.
매우 간단하고 직관적인 Wan I2V 워크플로우를 업로드했습니다. 이 워크플로우는 프레임 보간 기능을 갖춘 업스케일러를 포함하여 비디오를 매끄럽고 멋진 60FPS로 전환합니다. 불필요한 복잡성 없이 단순히 추가된 기능입니다. 원본 WanI2V는 Kijai의 뛰어난 작업 예제를 기반으로 하며, 아래 링크에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper/tree/main/example_workflows.
또한 내부에 주석을 그대로 남겨두었습니다.
이전 업데이트:
12GB 메모리 카드와 호환됩니다. 3060 RTX 12GB 카드로 테스트한 결과, 이 워크플로우로 최대 85프레임까지 안정적으로 생성할 수 있으며, 97프레임은 절대 한계에 가까워 약 1시간 정도 소요됩니다.
수요에 따라 이 워크플로우는 ComfyUI 외부에서 포스트프로세싱을 하지 않는 사용자를 위한 Super Simple HV2V의 사소한 개선 버전입니다.
Hunyuan Video 및 학습된 Lora 모델과 함께 사용하도록 설계되었으며, 비디오를 진정한 60FPS로 업스케일링할 수 있습니다. 노이즈 제거 강도, 스텝 최적화, 화면비 조정, 프레임 보간 및 업스케일링에 대한 자세한 설정을 결합하여 고품질의 매끄러운 비디오를 생성합니다.
순서가 중요합니다:
생성 → 업스케일링 → 보간. 먼저 업스케일링하면 보간 시 세부 정보를 유지할 수 있습니다.
Lora의 동작과 하드웨어 한계에 따라 파라미터를 조정하세요.