AnimateDiff LCM Workflow - Img2Vid with SparseNet
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このバージョンについて
モデル説明
SparseCtrl アニメーション ComfyUI ワークフロー ガイド
この AnimateDiff LCM アニメーションワークフロー は、細かなアニメーションを簡単に実現し、低VRAM環境でも互換性を持たせるように設計されています。このワークフローは、複数のモデル、コントロールネット、カスタムノードを統合し、Stable Diffusionを用いて洗練された高品質なアニメーションを生成します。
システム設定とダウンロード：はじめに
この設定を再現するには、複数のモデルファイルとカスタムノードが必要です。以下に必要な項目をリストアップします：
推奨チェックポイント：AniVerse - V5.0、IMP、PerfectDeliberate、および PhotonLCM などの高品質なStable Diffusionチェックポイント。
AnimateDiff モーションモデルとLoRA：wangfuyunによるAnimateLCM – スムーズなフレーム単位のアニメーションを実現するためのモーションモデルとLoRAを含みます。
高度なControlNet：KosinkadinkによるAdvanced ControlNet – スケジューリング、マスキング機能、スライディングコンテキスト対応を追加し、洗練されたアニメーション制御を可能にします。
SparseCtrl コントロールネット：SparseCtrl – 精密なモーションガイドのためのスパース制御を提供します。
QRcode Monster コントロールネット：QRcode Monster – 本ノードは変形アニメーションを担当します。
Clip Vision モデル：Clip Vision – 画像条件付けを強化するために不可欠です。
アップスケーラーモデル：4x NMKD Siax アップスケーラー – アニメーションの最終アップスケール処理に使用され、鮮明で高品質な仕上がりを保証します。
ヒント：これらのモデルをComfyUIの適切なディレクトリに配置してください（例：./models/checkpoints、./models/controlnets、./models/upscalers）。
アニメーション作成の入力ステップ
初期設定を構成する：
チェックポイント：AniVerse V5.0 などのStable Diffusionチェックポイントを選択します。
必須LoRA：AnimateLCM_sd15_t2v_lora（強度：0.5 - 1.0）
オプションLoRA：特定の機能を強化するために、使用したいLoRAモデルを追加してください。
VAE、シード、プロンプト：画像品質用にVAEを設定し、一貫性を保つためにシードを指定します。
追加制御用モデル：詳細ノードで使用されるCLIP VisionおよびSAMモデルを選択してください。
プロンプト作成：
簡潔さが重要です。特定のフレームでプロンプトを変更するには「プロンプト移動」機能を利用できます。
入力画像の準備：
* **リサイズと調整**：アニメーションのベースとなる入力画像をアップロードし、IPAdapterとSparseCtrlコントロールネットとの互換性を確保するためにリサイズしてください。
* **品質チェック**：画像の寸法を最適化することで、IPAdapterとSparseCtrlがより効果的に処理し、滑らかなアニメーションを生成できます。
（ヒント：ワークフロー全体をキューに追加する前に、右クリックで「queue group output nodes (rgthree)」を選択して、画像のリサイズやトリミングの調整を確認してください。）
AnimateDiff 設定：
AnimateDiff モデル：スムーズな動きを意図して設計されたAnimateDiff LCMモデルを読み込みます。
スケジューラとループの設定：フレームの変化を制御するためにベータスケジューラを使用し、継続的なアニメーションのためにループを有効にしてください。（モデルはcontext_length=16、context_overlap=4で学習されています。調整は可能ですが、結果は変わる可能性があります。）closed_loopオプションでループの有無を選択してください。
コントロールネット設定：
コントロールネット強度の調整：SparseCtrlとQRcode Monsterコントロールネットはデフォルト設定で良好に動作しますが、強度を調整することでアニメーションの動きを微調整できます。
オプションのカスタマイズ：アニメーションのスタイルにさらに影響を与えるには、コントロールネットのパラメータを実験的に調整し、望ましい効果に合わせてください。
アニメーション品質の向上のための処理ステップ
初期粗いサンプル作成：
- このステップは動きの基盤となる粗いアニメーションを生成します。最初はカクカクして見えるかもしれませんが、これは後続の精緻化のための基礎的な処理です。
潜在変数のアップスケールと再サンプリング（Highres Fix）：
- 画像品質を向上させるために高解像度修正を適用します。この潜在変数のアップスケールはアーティファクトを低減し、特に低VRAM環境で生成されたアニメーションの明瞭度を向上させます。
顔と目の詳細化：
クローズアップアニメーションで一般的なアーティファクトを軽減するために、顔と目の詳細化ノードを使用します。このオプションステップにより、より滑らかで自然な顔のアニメーションが実現できます。
VRAMの制限が発生する場合は、このステップをスキップして処理速度を最適化してください。
最終アップスケールと30 FPSへの補間：
最終アップスケール処理では、4x NMKD Siax アップスケーラーモデルを用いて解像度を向上させます。
30 FPS 補間：この最終ステップではフレームを補間して動きを滑らかにし、30フレーム/秒の流動的なアニメーションを完成させます。
ヒントと推奨事項
設定の実験：チェックポイントモデル、画像サイズ、コントロールネット強度、IPAdapter設定などのパラメータを調整すると、アニメーション品質に大きな影響を与えます。
VRAM制約への対応：このワークフローは低VRAM環境でも十分に動作します。メモリ問題が発生した場合は、顔の詳細化ステップをスキップしたり、画像解像度を下げることで簡素化してください。
カスタムノード：この設定ではComfyUIマネージャーの複数のカスタムノード（MTB、Efficiency、AnimateDiff、RIFE、Face Detailer）を使用しています。すべてのカスタムノードがインストールされ、最新であることを確認してください。
最後に
このSparseCtrlアニメーションワークフローは、強力な動き、高品質、詳細なツールを組み合わせて、表現豊かなアニメーションを簡単に作成できる方法を提供します。Stable Diffusionアニメーションに初めて挑戦する方にとって、このガイドは堅実な出発点となるでしょう。
実験を楽しんでください。フィードバックやトラブルシューティングの質問は遠慮なくお寄せください。
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