learned🥝
AI图片过渡成视频Framer工具更新日志及下载
一、V1.0下载 链接:https://pan.quark.cn/s/fc6a6cecb777 提取码:Px9Y 二、教程 https://www.bilibili.com/video/BV14SkRYjEND 三、更新记录 V1.0版本:2024-12-24 1.1、基于Framer项目整合,原汁原味webui界面。
AI文字生成音乐(TangoFlux)工具更新日志及下载
一、V1.0下载 链接:https://pan.quark.cn/s/4975bfd24ed5 提取码:XaNR 二、教程 https://www.bilibili.com/video/BV1CMc3ecEFJ/ 三、更新记录 V1.0版本:2025-1-12 1、基于TangoFlux项目,支持文字生成音乐,支持批量。
AI文字视频配乐(MMAudio)工具更新日志及下载
一、V1.1下载 链接:https://pan.quark.cn/s/1e354044ba7c 提取码:H714 二、教程 https://www.bilibili.com/video/BV1a768Y5EN8 三、更新记录 V1.1版本:2024-12-29 1、支持批量模式; 2、支持图片配乐。 V1.0版本:2024-12-15 1、基于MMAudio项目,支持文字生成配乐、视频生成配乐。
AI视频字幕文字水印全自动消除工具更新日志及下载
一、V1.0下载 链接:https://pan.quark.cn/s/5b1ba6997a91 提取码:WEMx 二、教程 https://space.bilibili.com/4228235/channel/collectiondetail?sid=4211958 三、更新记录 V1.0版本:2024-11-19 1、基于图片消除项目Lama,实现将视频的字幕消除,支持批量。
AI视频抠除背景绿幕制作小工具更新日志及下载
一、下载 链接:https://pan.quark.cn/s/ec5038248701 提取码:e5h1 二、教程 https://space.bilibili.com/4228235/channel/collectiondetail?sid=4189945 三、更新记录 V1.1版本:2024-11-27 1、新增前景大小、位置调节; 2、优化内存占用; 3、修复背景视频长度问题生成不了的bug。 V1.0版本:2024-11-15 1、支持批量选择视频,批量更换背景图片或者背景视频,最终生成绿幕等样式视频。
AI视频物体跟踪分割(samurai)工具更新日志及下载
一、V1.1下载 链接:https://pan.quark.cn/s/e2b5f0980fcf 提取码:r6BQ 二、教程 https://space.bilibili.com/4228235/channel/collectiondetail?sid=4265940 三、更新记录 V1.1版本:2024-12-6 1、修复框选界面太大的问题; 2、修复无声视频生成失败的bug; 3、支持绿幕视频和透明帧生成功能。 V1.0版本:2024-11-30 1、基于samurai项目,支持视频选定物体跟踪分割,支持遮罩颜色设置,支持多选物体跟踪。
AI音频驱动图片说话(MEMO)工具更新日志及下载
一、V1.0下载 链接:https://pan.quark.cn/s/993b370e0c1f 提取码:eXeU 二、教程 https://www.bilibili.com/video/BV19Pk4YVEs9 三、更新记录 V1.0版本:2024-12-20 1、基于MEMO项目,支持音频驱动图片说话功能,效果不错,就是速度慢。
B228.1_InvSR基于扩散模型反演的新型图像超分辨率技术
InvSR是一种创新的图像超分辨率技术,利用扩散模型的逆过程和部分噪声预测策略,实现了高效且灵活的超分辨率重建。它在细节恢复和计算效率方面表现出色,适用于多种实际应用场景,尽管在处理大尺寸图像时存在一定的推理时间限制,但其整体性能和应用前景仍然非常可观。 效果演示 __ __ 核心节点参数解析 输入管道 ﹥invsr_pipe 这是InvSR模型的管道,用于处理图像超分辨率任务,即将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 ﹥images 这是输入的图像数据,通常是指需要进行高清放大的低分辨率图像。 配置参数 ﹥num_steps 表示采样步数,决定了模型生成图像时的迭代次数。数值越大,生成的图像质量通常越高,但处理时间也会更长。 ﹥batch_size 表示一次处理的图像数量。较大的batch size可以提高处理效率,但会占用更多的内存。 ﹥chopping_batch_size 在分块处理时,表示每个分块的批量大小。当处理大尺寸图像时,为了节省内存,可以将图像分成多个小块进行处理,这个参数控制每个小块的批量大小。 ﹥chopping_size 表示分块的大小。当处理大尺寸图像时, ...
B227.1_模型节点 Redux风格参考模型解析(基础篇)
Redux风格控制模型 图像一致性保持评测 目前可以保持一致性图像生成的方案很多, 如:IPAdapter:走models管道,微调模型; Fluxtapoz:latent管道,图像反演技术实现; Redux的效果个人感觉是最好的!今天就来详细了解下。 官方说明:https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Redux-dev 官方博客:https://blackforestlabs.ai/flux-1-tools/ 这里官方说给定一张输入图像,FLUX.1 Redux 可以对其进行轻微的再现变化,从而允许对给定图像进行细化。通过这一特性就可以尝试做图像一致化生成。 使用 Redux的节点也非常的多,都大同小异,主要是对权重的一个控制,下面对几个进阶节点展开说明一下: 节点:Redux Advanced ﹥__downsampling_factor(下采样因子)__ [作用]:控制条件图像对生成图像的影响强度。数值越小,条件图像对生成图像的影响越大。 [取值范围]:1 到 9,其中 1 表示最强影响,9 表示最弱影响。 ﹥__d ...
ComfyUI一键服装互换工作流
ComfyUI中轻松一键实现互换服装,让穿搭更自由!将不同人物的指定服装进行视觉交换,增加了服装搭配的趣味性和实用性。核心使用CatVTONWrapper节点,可以尝试网购衣服时预览自己上身的效果,流程简单易学,赶紧搓起来! 注意: 1、可以简化为换指定服装的工作流,服装参考可以是平铺的衣服平面图(不一定非要穿到身上)。 2、互换服装的人物构图尽量姿势类似(如都是全身或者半身)服装款式不要过于复杂。 3、不要尝试短袖与长袖这种差别很大的服装,同时服装遮挡范围不能过大,否则不能得到满意的结果。 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1BSsHejExt CatVTON:https://pan.quark.cn/s/6aa08e943584 目录:models\CatVTON vitmatte:https://pan.quark.cn/s/0e2dea26d3ae 目录:models\vitmatte 工作流:https://pan.quark.cn/s/39aae71197d1 案例素材:https://pan.quark.cn/s/65c4 ...
ComfyUI图像反推提示词7种方案解析大集合
图像反推提示词在搭建工作的过程中使用的非常频繁,今天一口气给大家全面解析当下主流的图像反推文本功能的节点:Florence2、Joy Caption Two、miaoshou、Molmo、Mini CPM、Clip Interrogator、Ollama Vision等等,同时为大家深度讲解文本多重组合拆分提示词生图技巧!学习更多实用工作流搭建可前往主页看看往期视频。 各个功能节点此时如下: 本例工作流:https://pan.quark.cn/s/d45af1cf51b3 本例GGUF模型:https://pan.quark.cn/s/144035330934 本例lora模型:https://pan.quark.cn/s/fb2c37685587 反推节点方案集合: Florence2(所属LayerStyle) :https://github.com/chflame163/ComfyUI_LayerStyle Joy Caption Two:https://github.com/EvilBT/ComfyUI_SLK_joy_caption_two MiaoshouAl:htt ...
ComfyUI多人换脸:一键解锁任意人数合影换脸,无需手动遮罩!
ComfyUI全能型多人换脸工作流,节点极其简洁,突破单人换脸限制,实现任意数量人物合影的一键面部替换。无需手动遮罩,只需加载对应目标图像,即可快速一键完成换脸!关于换脸这一个工作流就够了! 单人效果演示如下: 2-3人效果演示如下: 4人效果演示如下: 多人效果演示如下: __学习建议:__先看视频,把视频中讲的思路理解清楚,如果您是新手,不妨先将本教程收藏,待您积累了一定的基础知识后再回来复习,因为本教程包含了循环和数据动态获取等概念,对于初学者来说可能稍显复杂。当然,然你也可以无脑抄作业,跑通了不意味着您已经完全理解了其中的原理。希望大家以深入掌握和消化知识为目标进行学习,这样才是真正的知识掌握和能力提升。 视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1MTt8eZE2X 本例大模型:https://pan.quark.cn/s/9a8a0a4f75da 目录:models\checkpoints InstantID专用ControlNet:https://pan.quark.cn/s/4c766d31d1ee 目录:models\con ...
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