ComfyUI-LTXVideo视频 stabilization：消除抖动的实用技巧
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI-LTXVideo 在视频创作中，抖动问题常常影响观看体验，尤其是手持拍摄或运动场景下。ComfyUI-LTXVideo提供了强大的视频稳定化工具，通过流编辑（Flow Edit）和参考帧编辑（RF Edit）技术，帮助用户轻松消除视频抖动。本文将详细介绍两种核心稳定化方案的实现步骤，以及关键参数调优技巧，让你的视频画面更加流畅稳定。
核心稳定化技术解析
ComfyUI-LTXVideo的视频稳定功能主要依赖于光流估计（Optical Flow） 和注意力机制（Attention Mechanism）。通过分析视频帧间的运动轨迹，系统能够智能补偿抖动偏移，同时保持画面细节和动态范围。项目中提供了两种实用工作流模板，分别位于example_workflows/tricks/ltxvideo-flow-edit.json和example_workflows/tricks/ltxvideo-rf-edit.json，适用于不同场景需求。
技术原理对比
| 方案 | 适用场景 | 核心节点 | 优势 |
|---|---|---|---|
| 流编辑（Flow Edit） | 快速移动场景 | LTXFlowEditSampler | 实时运动补偿 |
| 参考帧编辑（RF Edit） | 静态背景场景 | LTXRFEditNode | 高精度对齐 |
流编辑（Flow Edit）稳定化实操
流编辑方案通过计算帧间光流场实现动态稳定，特别适合处理包含快速运动物体的视频。以下是基于ltxvideo-flow-edit.json模板的优化步骤：
步骤1：导入抖动视频
将待处理视频通过LoadVideo节点导入，建议分辨率不超过1080p以保证处理速度。工作流中已预设Set_INPUT_VID节点（ID:133）用于接收视频输入，可通过example_workflows/tricks/shot.mp4测试效果。
步骤2：配置稳定化参数
核心参数位于LTXFlowEditSampler节点（ID:321）：
- 迭代次数：建议设置为3-5次（默认值3），平衡效果与速度
- 运动阈值：6（数值越高对快速运动越敏感）
- 平滑模式：选择"fixed"固定参考帧
"widgets_values": [3, 6, 0, "fixed"]
步骤3：添加抗抖动提示词
在CLIPTextEncode节点中强化稳定化指令：
- 正向提示词：
"The camera is static. Smooth motion, stable footage, professional quality" - 负向提示词：
"shaky, glitchy, motion smear, motion artifacts"（参考ltxvideo-flow-edit.json#L200）
效果对比
处理前后的对比可参考项目示例图片： 
参考帧编辑（RF Edit）高级技巧
当视频包含固定背景时，参考帧编辑能实现像素级稳定。该方案通过指定关键参考帧，强制其他帧与之对齐，模板文件为ltxvideo-rf-edit.json。
关键节点配置
- 参考帧选择：通过
LTXRFEditNode选择视频中最清晰的一帧作为基准（建议使用第10-20帧） - 对齐强度：设置为0.8（范围0-1，数值越高对齐越严格）
- 边缘填充：启用"循环填充"避免黑边，对应ltxvideo-rf-edit.json#L3448的
crf:6参数
注意事项
- 参考帧需包含完整场景边缘，避免裁剪
- 动态物体占比过高时可能产生模糊，建议配合tricks/ref.png作为静态参考
参数调优指南
根据视频特性调整以下参数可获得更佳效果：
运动平滑度调节
在LTXVScheduler节点（ID:71）中调整：
"widgets_values": [30, 2.05, 0.95, true, 0.1]
- sigma值：2.05（控制运动模糊强度，数值越低画面越锐利）
- 衰减因子：0.95（影响稳定化效果的衰减速度）
质量与速度平衡
| 场景 | CRF值 | 模糊半径 | 推荐配置文件 |
|---|---|---|---|
| 网络分享 | 23-28 | 1.5 | presets/stg_advanced_presets.json |
| 专业制作 | 18-22 | 0.8 | 自定义高码率配置 |
常见问题解决
画面过度模糊
检查guide.py中的模糊内核半径设置：
"tooltip": "Blur kernel radius size. Higher values mean more motion, lower values mean higher quality."
将默认值从5调整为3，减少过度模糊。
处理速度慢
- 降低分辨率至720p（通过
ImageResizeKJ节点ID:194） - 减少采样步数至20步（修改
LTXVScheduler的steps参数） - 启用FP8精度模式（参考example_workflows/ltxv-13b-i2v-base-fp8.json）
总结与进阶
通过本文介绍的两种方案，可有效解决80%以上的视频抖动问题。对于复杂场景，建议结合：
- 多参考帧融合（使用ltxv-13b-i2v-keyframes.json模板）
- 深度信息辅助稳定（配合example_workflows/depth-surfing.mp4测试）
更多高级技巧可参考项目官方文档README.md及社区教程example_workflows/low_level/目录下的示例文件。稳定化后的视频可通过VideoCombine节点导出，建议使用H.265编码（CRF值18-23）以平衡体积与质量。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
