SingularUnity Super Simple Workflows - Wan I2V 60FPS + Upscale / Hunyuan V2V 48FPS + Upscale.
詳細
ファイルをダウンロード
このバージョンについて
モデル説明
6月10日更新：stmfnet
皆さんの頭痛を減らすため、このファイルを今やモデルとしてダウンロード可能にしました。
6月6日更新：V4.0
わずかな改善ですが、SFTMVFIの二重補完を使用することで、動的または高速なモーションシーンの忠実度が向上しました。大量のテスト生成時に時間を節約するため、ビデオは手動で読み込んでいます。今後、アップスケールしたいビデオを選択できるようになり、元の入力ビデオの名前がコピーされます。
Kijaiのラッパーからコンテキストフレーミングノードを組み込みました。通常はこの機能をオフにしておくことを推奨します。有効にすると生成時間が指数的に増加しますが、VRAMの制限を超えてより長い動画を生成することが可能になります。
スケーリングが1.0を超える場合、補間にはより多くのVRAMが必要です。スケーリング係数を浮動小数点数に変更し、より細かい制御を可能にしました。
ノードを更新しました。問題があればお知らせください。
https://drive.google.com/file/d/1s5JJdt5X69AO2E2uuaes17aPwlWIQagG/view
このファイルを以下のフォルダに配置してください：
Custom_nodes\ComfyUI-Frame-Interpolation\ckpts\stmfnet
4月14日更新：V3.3
ノードを更新しました。
3月27日更新：V3.2
Torch CompileとTea Cacheに小さな変更を加え、私のLoRAモデルを使用した際により動的な出力を実現しました。
このワークフローは、14Bモデルを使用する場合24GBメモリのカード、1.3Bモデルを使用する場合12GBメモリのカードに適しています。
更新内容：
***出力ファイルの命名エラーを修正しました。
非常にシンプルで直感的なWan I2Vワークフローをアップロードしました。このワークフローには、フレーム補間を含むアップスケーラーが組み込まれており、動画を快適で滑らかな60FPSに変換できます。余計な装飾は一切なく、シンプルな追加機能です。元のWanI2Vは、以下にリンクされたKijai氏の素晴らしい作業のワークフロー例を基にしています：https://github.com/kijai/ComfyUI-WanVideoWrapper/tree/main/example_workflows
また、ワークフロー内には注釈をそのまま残しています。
以前の更新内容：
12GBメモリカードと互換性あり。3060 RTX 12GBでこのワークフローをテストしたところ、快適に85フレームまで処理可能。97フレームは限界に近い処理で、生成に約1時間かかります。
要請を受け、このワークフローは、ComfyUIの外でポストプロセスを行わないユーザー向けに「Super Simple HV2V」を小幅に改善したものです。
Hunyuan Videoと学習済みLoRAモデル用に設計され、動画を本格的な60FPSまでアップスケール可能です。画像のノイズ除去強度、ステップ最適化、アスペクト比調整、フレーム補間、アップスケーリングに関する詳細なノートを組み合わせ、高品質で滑らかな動画を生成します。
処理順序は重要です：
生成 → アップスケール → 補間。最初にアップスケールすることで、補間時に詳細を保持できます。
LoRAの挙動とハードウェアの制限に応じてパラメータを調整してください。