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ComfyUI SVD 图片转短视频工作流分享!低配置也能用!

大家好,这里是和你们一起探索 AI 的花生~

之前为大家推荐过一些可以将图像转为动图或者短视频的 AI 工具,比如 LeiaPix Converter、Runway、Pika 等,今天再为大家推荐一种在本地免费实现图像转短视频的方式,即在 ComfyUI 中使用开源模型 Stable Video Diffusion (SVD),经测试 8G 的显存也能用,并且效果也相当不错。

相关推荐:

一、Stable Video Diffusion 简介

Stable Video Diffusion(SVD)是 Stability AI 推出的开源图像到视频生成模型,可以生成基于输入图像生成 2-6 秒的高分辨率(576x1024)视频。

原图:

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用 SVD 转为视频后:

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官方目前放出了 2 款模型,分别是 SVD 和 SVD-XT(文末有模型资源包),其中 SVD 可以生成 14 帧的视频,SVD-XT 可以生成 25 帧的视频。 它们还分别有一个升级版本 svd_image_decoder 和 svd_xt_image_decoder,是将 sd1.5/sd2.1 vae 添加到了原本的模型中,可以让生成的视频细节更好,但是总体的稳定性不太好。

  1. SVD 模型地址: https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid/tree/main
  2. SVD-XT 模型地址: https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt/tree/main

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二、ComfyUI:SVD 图像转视频

有了开源模型,我们就可以在 ComfyUI 中通过 SVD 免费将图像转为短视频,下图是一个 SVD 的基础工作流(文末有 json 文件),其使用方法如下:

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①首先将 svd.safetensors 或 svd_xt.safetensors 放入大模型文件夹中;

②将工作流文件拖入 ComfyUI 界面,对于缺失的节点可以在 Manager 中补全后再重启;

③SVD_image2vid_conditioning 是控制视频生成效果的关键节点,里面的参数作用分别是:

  • width/heigth:视频的宽高,最好和上传的图像尺寸一致。官方推荐的尺寸是 1024*576 或者 576*1024;
  • video_frames:视频总帧数,按视频大模型来设定,即 svd 为 14 帧,svd_xt 为 25 帧。总帧数越多,能生成更明显生动的动作,但是对显存的压力也更大。
  • motion_bucket_id:控制视频动态,数值范围 1-255,数值越大,动态越明显,推荐 125-180。
  • fps:Frames Per Second 每秒传输帧数,数值范围 5-30,数值过高视频可能会不稳定,一般推荐 6-8。
  • augmentation level:表示添加到初始图像中的噪点量。数值越高,视频看起来就越不像初始图像,但提高该值可获得更多动态效果,推荐设置为 0.1。

④VideoLinearCFGGuidance(视频线性引导)节点的作用是线性缩放不同帧的 cfg 数值。其数值 1.0 代表第一帧的 cfg 值,Kampler 节点中的 2.5 代表最后一帧的 cfg 值,那么中间一帧的 cfg 数值就是 1.75。这样离初始帧较远的帧将获得逐渐升高的 cfg 值,可以稍微改善视频模型的采样效果。

⑤Kampler 节点中的 cfg 数值需要随视频总帧数进行变化。如果是 25 帧,则 2.5 足够,如果是 50 帧, 则需要适当增加,比如改为 5.0。

工作流设置完成后,上传一张图像,运行后即可将其转为动态。我的显存是 8G,大概 2 分钟就能生成一个 3s 的 1024*576 短视频(14 帧)。

除了上传图像,我们也可以将文生图流程接入上面的基础工作流,这样就能直接通过文本生成短视频了。我提供的工作流是 SD 1.5 的,如果要用 SDXL 模型,难么文生图模块里 Ksampler 内的生成参数记得要做出对应的调整;同时视频模型也用的是 25 帧的 SVD_XT 模型,转换时间大概是 9 分钟。

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转换结果

此外我们还可以添加一些额外的节点,让图片转视频的效果更稳定、效率更高。

下图工作流中使用了 LCM Lora 来提升图像生成效率,让 25 帧视频的生成时间由 9 分钟缩短至 5 分钟,对显存的压力也更小;FreeU_V2 节点让图像细节更精准;RIFE VFI 节点则可以进行视频插帧,让效果更流畅。不过 LCM Lora 也会让视频生成的质量有所下降,画面会变得更模糊,在实际应用中大家可以结合自己的需求看是否使用。

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转换结果(多调节 lora 权重、SVD 动态强度、SVD 噪点强度和 Ksampler 中的 cfg 参数进行抽卡):

好了以上就是本期为大家分享的在 ComfyUI 中使用 SVD 模型实现图像免费转视频的相关内容,相关的资源都在文末的网盘里,大家记得下载。想了解更多 AI 知识或者 AI 效率神器,欢迎访问 「优设 AI 导航」,每天都有新鲜的 AI 干货分享。也欢迎大家扫描下方的二维码加入“优设 AI 绘画交流群”,和我及其他 设计师 一起交流学习 AI 知识~

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