03.图生图基础工作流|提示词自动化|存储节点预设|提示词风格化

最新推荐文章于 2025-11-17 06:26:20 发布
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#自动化 #stable diffusion

图生图基础工作流

![[Pasted image 20250624145030.png]]

需要一个加载图像节点来导入图像，但是这个图像在像素层，需要通过VAE编码到潜空间中
中间需要控制批次的话，需要将空Latent换成复制Latent批次
![[Pasted image 20250624145215.png]]

此时生成的图像和原图没有什么关系
需要控制降噪参数，也就是重绘幅度，调成0.5之后
![[Pasted image 20250624145558.png]]

调节尺寸

在加载图像和VAE编码之间添加一个图像缩放节点
裁剪方式选择中心
![[Pasted image 20250624150115.png]]

图像对比

安装rgthree节点，然后重启
![[Pasted image 20250624151234.png]]

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comfyui图生视频工作流，要求可以写提示词
06-25
<think>我们正在处理一个关于在ComfyUI中创建图生视频工作流并支持提示词输入的问题。根据引用[2]，我们知道ComfyUI具有高度灵活性，允许用户调整生成流程中的参数和节点，并组合不同模型和插件。用户意图是创建图生视频工作流，并且要支持提示词输入。由于ComfyUI本身是一个基于节点的工作流构建工具，图生视频通常需要结合图像输入和视频生成模型。我们可以考虑以下步骤：1.**图像输入节点**：用于接收初始图像。2.**提示词输入节点**：用于输入文本提示词，以指导视频的生成。3.**视频生成模型节点**：例如使用支持视频生成的模型（如SVD、AnimateDiff等）。4.**参数调整节点**：如降噪强度、采样步数、采样方法等。但是，需要注意的是，目前（截至2024年）图生视频的模型和技术还在快速发展中，例如StableVideoDiffusion（SVD）是一个由StabilityAI推出的图生视频模型。在ComfyUI中，我们可以通过安装相应的插件（如comfyui-video或集成AnimateDiff等）来实现图生视频。具体步骤：1.**安装必要插件**：首先确保安装了视频生成相关的插件，例如`ComfyUI-AnimateDiff`（用于动画生成）或者`ComfyUI-VideoHelperSuite`（视频处理辅助）等。另外，如果使用SVD模型，需要安装支持SVD的节点。2.**工作流构建**：-使用`LoadImage`节点加载初始图像。-使用`CLIPTextEncode`节点对提示词进行编码（支持正面和负面提示词）。-将图像和编码后的提示词连接到视频生成模型节点（如SVD模型节点或AnimateDiff节点）。-配置视频生成参数（如帧数、帧率、降噪强度等）。-最后使用`SaveVideo`节点保存生成的视频。3.**提示词的使用**：提示词输入将影响视频的生成内容，例如描述场景的变化、物体的运动等。由于具体节点名称和连接方式可能因插件而异，下面给出一个概念性的工作流示例（以SVD模型为例）：```图像输入(LoadImage)->图像预处理（例如调整大小等）->SVD模型节点正面提示词（CLIPTextEncode）->SVD模型节点负面提示词（CLIPTextEncode）->SVD模型节点SVD模型节点->视频保存（SaveVideo）```但是，由于SVD模型可能对输入图像尺寸有要求（如必须是1024x576），因此可能需要先调整图像尺寸。另外，根据引用[1]中提到的，用户可能已经学习了ComfyUI的基础教程，因此我们可以建议用户参考已学知识，并尝试安装相关插件来构建工作流。由于没有具体的插件和模型细节，这里无法给出精确的节点连接。但我们可以提供一个大致的思路，并建议用户查阅特定插件的文档。因此，回答如下：</think>### 在ComfyUI中创建图生视频工作流并支持提示词输入 以下是在ComfyUI中构建图生视频工作流的关键步骤和技术要点，结合引用内容和系统特性实现： #### 1. **核心工作流结构** ```mermaid graph LR A[初始图像] --> B(图像预处理) C[正面提示词] --> D(CLIP文本编码器) E[负面提示词] --> D B --> F(视频生成模型) D --> F F --> G[输出视频] ``` #### 2. **关键节点配置** - **图像输入节点**：使用`LoadImage`节点加载初始图像 - **提示词处理**： - 添加两个`CLIPTextEncode`节点（正/负面提示词） - 支持动态提示词输入：`${prompt}`变量语法实现参数化 - **视频生成引擎**： - 使用`VideoDiffusion`或`AnimateDiff`模型节点 - 连接提示词编码输出到模型的`conditioning`输入端口 - **参数控制**： ```python # 伪代码示例 "video_params": { "fps": 24, "length": 48, # 帧数 "cfg_scale": 7.5, "denoise_strength": 0.8 } ``` #### 3. **技术实现要点 1. **图像预处理**： - 通过`ImageScale`节点统一分辨率（如1024x576） - 使用`VAEEncode`将像素空间转换为潜空间 2. **提示词融合技术**： - 权重分配：`(正面提示词:1.2), (负面提示词:-0.8)` - 时间轴控制：使用`Schedule`节点实现提示词随时间变化 3. **视频生成优化**： - 添加`ControlNet`节点保持内容一致性 - 使用`FrameInterpolation`提升流畅度 - 通过`LatentUpscale`增强分辨率 #### 4. **完整工作流示例 ```json { "nodes": [ { "type": "LoadImage", "inputs": {"image_path": "input.png"} }, { "type": "CLIPTextEncode", "inputs": {"text": "${positive_prompt}"} }, { "type": "VideoDiffusion", "inputs": { "image": "@1.output", "conditioning": "@2.output", "fps": 24, "num_frames": 48 } }, { "type": "SaveVideo", "inputs": {"video": "@3.output"} } ] } ``` #### 5. **调试技巧 1. **提示词有效性验证**： - 先通过文生图测试提示词效果 - 使用`PromptAnalyzer`节点检查关键词权重 2. **性能优化**： - 启用`xFormers`加速显存优化 - 设置`--lowvram`参数处理大视频 - 分阶段渲染：先低分辨率预览再全质量输出 > 提示：ComfyUI的灵活性允许自由组合节点，例如将图生图工作流与视频生成模块结合，实现风格化视频输出[^2]。最新插件如`ComfyUI-VideoHelperSuite`可简化关键帧控制流程。
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