AnimateDiff Workflow: IPAdapter Transformations

这个工作流的目的是实现角色在静态背景下的平滑过渡。虽然不完美，但我觉得是个不错的开始。在我的3090显卡上，生成48帧的完整过程消耗了17GB显存，耗时50分钟。如果你想节省显存，我建议直接跳过工作流中的高分辨率部分。

基础工作流完全归功于Latent Vision：

我想要尝试的其他改进：

• 使用IC-light增强光照一致性（如果角色或摄像机旋转，这还能奏效吗？）
• 使用IPAdapter处理人脸

最后一点：Limitless Vision模型效果不错，但我认为使用Realistic Vision或Dreamshaper等其他模型可能效果更好。我遇到的问题是，这些模型似乎“无法理解”我输入的IPAdapter图像。还需要更多实验！

如果你缺少某些模型，请参考以下部分列表。你还需要IPAdapter/CLIPVision模型和OpenPose ControlNet：

• 将以下文件重命名为controlGIF_normal.ckpt并放入/models/controlnet：https://huggingface.co/crishhh/animatediff_controlnet/resolve/main/controlnet_checkpoint.ckpt?download=true

• 将以下文件放入/models/animatediff_models：https://huggingface.co/wangfuyun/AnimateLCM/resolve/main/AnimateLCM_sd15_t2v.ckpt

• 将以下文件放入/models/loras：https://huggingface.co/latent-consistency/lcm-lora-sdv1-5/tree/main

• 将以下文件放入/models/loras：https://huggingface.co/guoyww/animatediff/blob/main/v3_sd15_adapter.ckpt

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