ComfyUI_Native_DynamiCrafter 开源项目教程

ComfyUI_Native_DynamiCrafter 开源项目教程

ComfyUI_Native_DynamiCrafter DynamiCrafter that works natively with ComfyUI's nodes, optimizations, and more. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI_Native_DynamiCrafter

1. 项目介绍

ComfyUI_Native_DynamiCrafter 是一个开源项目，旨在为 ComfyUI 提供原生的 DynamiCrafter 支持。它集成了优化控制、ControlNet 以及更多功能，使得用户可以更加便捷地利用 ComfyUI 的节点进行视频生成和图像处理。该项目目前处于 WIP（或测试）阶段，但所有功能都应当是完整且可用的，能够适配多种工作流程。

2. 项目快速启动

在开始之前，确保你已经安装了 ComfyUI。以下是快速启动 ComfyUI_Native_DynamiCrafter 的步骤：

# 克隆项目到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录
git clone https://github.com/ExponentialML/ComfyUI_Native_DynamiCrafter.git

# 注意：这是一个快速迭代的项目，如果从 main 分支安装遇到问题，可以尝试使用最后一个稳定分支。

安装模型

该项目依赖于 UNet 检查点、VAE 和 CLIP 模型。你可以在以下路径找到必要的模型下载：

• UNet 检查点：ExponentialML/DynamiCrafterUNet
• ControlNet 2.1：thibaud/controlnet-sd21

将下载的 DynamiCrafter 模型放置在 ComfyUI_Path/models/dynamicrafter_models 目录下。如果单独下载 CLIP 和 VAE 模型，将它们放在 ComfyUI_Path/models/ 目录下的相应位置。

3. 应用案例和最佳实践

使用 DynamiCrafter 模型

在使用模型之前，你需要加载 DynamiCrafter 模型、CLIP 视觉检查点、VAE 以及图像投影模型。

# 代码示例，具体实现需要根据实际情况调整
model = load_DynamiCrafter_model()
clip_vision = load_CLIP_vision_checkpoint()
vae = load_VAE_model()
image_proj_model = load_image_projection_model()

处理输入图像，并将它们传递给模型。

# 代码示例，具体实现需要根据实际情况调整
images = load_input_images()
interpolated_images = model(images, use_interpolation=True, fps=4, frames=16)

控制网（ControlNet）支持

你还可以使用 ControlNet 来引导 DynamiCrafter 的视频生成。

# 代码示例，具体实现需要根据实际情况调整
controlnets = load_ControlNet_models()
images_with_control = apply_controlnets(images, controlnets)

4. 典型生态项目

ComfyUI_Native_DynamiCrafter 作为 ComfyUI 的扩展，可以与多个相关项目配合使用，例如：

• 图像到图像（Img2Img）工作流：使用 DynamiCrafter 进行图像到图像的处理。
• 自动回归节点：可能会在未来作为单独的仓库添加，为 ComfyUI 提供更高级的工作流支持。

请继续关注该项目的进展，以获取更多的工作流示例和最佳实践。

以上是 ComfyUI_Native_DynamiCrafter 的基本介绍和快速启动指南。随着项目的不断发展和完善，你将能够利用这个强大的工具来实现更多高级的视频和图像处理任务。

ComfyUI_Native_DynamiCrafter DynamiCrafter that works natively with ComfyUI's nodes, optimizations, and more. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ComfyUI_Native_DynamiCrafter