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

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]]

<think>我们正在处理一个关于在ComfyUI中创建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,允许用户调整成流程中的参数和节点,并组合不同模型和插件。用户意是创建视频工作流,并且要支持提示词输入。由于ComfyUI本身是一个基于节点工作流构建工具,视频通常需要结合图像输入和视频成模型。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,以指导视频的成。3.**视频成模型节点**:例如使用支持视频成的模型(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)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)来实现视频。具体步骤:1.**安装必要插件**:首先确保安装了视频成相关的插件,例如`ComfyUI-AnimateDiff`(用于动画成)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成模型节点(如SVD模型节点或AnimateDiff节点)。-配置视频成参数(如帧数、帧率、降噪强度等)。-最后使用`SaveVideo`节点保存成的视频。3.**提示词的使用**:提示词输入将影响视频的成内容,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中创建视频工作流并支持提示词输入 以下是在ComfyUI中构建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,例如将工作流与视频成模块结合,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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