让图片动起来！在ComfyUI中从零开始搭建基于Stable video diffusion xt 1.1视频生成模型的图生视频/文生视频工作流 SVD节点参数详解 Sora未上线之前AI生成视频方法
TLDR本视频介绍了在ComfyUI中如何从零开始搭建基于Stable video diffusion xt 1.1（SVD 1.1）的视频生成模型，实现图生视频/文生视频的工作流。首先，讲解了在ComfyUI中搭建SVD节点的过程，包括下载并选择正确的模型文件，以及连接各个节点。接着，通过调整CFG值解决了过拟合问题，并解释了SVD conditioning节点下各参数的意义，如视频尺寸、总帧数、帧速率、运动幅度和噪声量。此外，还展示了如何将文生图工作流与图生视频工作流相结合，生成文生视频。最后，介绍了video linear CFG guidance节点，用于动态调整CFG值以改善视频质量。视频以鼓励观众关注频道并期待未来更多教程作为结尾。
Takeaways
- 🌟 AI生成视频是一个热门领域，Sora模型发布后，视频质量大幅提升。
- 🔍 Sora目前处于测试阶段，尚未公开使用，但已激发市场对视频生成工具的兴趣。
- 📈 Stability AI 发布了开源视频生成模型 SVD 1.1，提供了新的视频生成可能性。
- 🚀 在 ComfyUI 中可以搭建基于 SVD 节点的视频生成工作流，无需自行部署。
- 📚 通过 ComfyUI 官方案例页面，用户可以下载并学习包含 SVD 工作流的示例。
- 📂 用户需要下载 SVD 1.1 模型并安装 video helper suite 插件以合成 MP4 视频。
- 🔗 通过 ComfyUI 的 search 功能，可以快速找到并使用 SVD 相关节点。
- 📝 SVD conditioning 节点是生成视频的核心，需要正确连接输入输出项。
- 🎥 通过调整 CFG 值，可以控制生成视频的质量和过拟合现象。
- 🔄 利用 video linear CFG guidance 节点，可以实现动态 CFG 值调整，改善视频质量。
- 🌐 介绍了如何将图生视频工作流拓展为文生视频工作流，增加创作灵活性。
- 📈 强调了理解工作流原理的重要性，为未来参数调整和创作提供基础。
Q & A
AI生成视频领域的最新进展是什么？
-AI生成视频领域的最新进展包括OpenAI发布的Sora模型，它显著提高了AI生成视频的质量。此外，StabilityAI也发布了新的视频生成模型SVD 1.1，并提供了线上版的Stable video项目供用户免费体验。
Sora模型目前处于什么状态？
-Sora模型目前仍处于测试阶段，尚未对公众开放使用。
在ComfyUI中搭建基于SVD的视频生成工作流需要哪些准备工作？
-在ComfyUI中搭建基于SVD的视频生成工作流需要更新ComfyUI到最新版本，下载SVD 1.1模型，并安装名为video helper suite的插件以方便合成MP4视频。
如何确保生成的视频尺寸与提交的图片尺寸一致？
-在SVD conditioning节点中设置的宽高值需要与提交的图片尺寸一致，以确保生成的视频尺寸与图片尺寸相匹配。
什么是CFG值，它在视频生成中扮演什么角色？
-CFG值是控制生成视频时提示词关联程度的一个参数。CFG值越高，越容易出现过拟合现象；CFG值较低时，则可能导致视频随着播放逐渐崩坏。通过调整CFG值，可以改善视频的质量。
如何将文生图系统与SVD模型结合以生成文生视频？
-首先搭建一个文生图的工作流生成图片，然后将生成的图片作为输入项提交给SVD conditioning节点，以此来生成基于描述场景的动态视频。
在ComfyUI中搭建视频生成工作流时，为什么需要使用video helper suite插件？
-Video helper suite插件用于将生成的图片序列合成为视频文件，特别是MP4格式的视频，这样可以方便地查看和分享生成的视频。
SVD 1.1模型的主要优势是什么？
-SVD 1.1模型的主要优势在于其生成的视频稳定性好，且在调整CFG值后，可以有效避免过拟合现象，生成更自然流畅的视频。
如何调整生成视频的帧数和帧速率？
-通过设置SVD conditioning节点中的总帧数和FPS帧速率参数，可以调整生成视频的帧数和每秒播放的帧数，从而控制视频的总时长。
在搭建视频生成工作流时，为什么需要保持文生图输出图片的尺寸与SVD conditioning节点设置的尺寸一致？
-保持尺寸一致是为了确保生成的视频与输入图片的宽高比例相匹配，避免视频被不正确地裁剪或拉伸，从而影响最终视频的质量。
视频线性CFG引导节点在视频生成中有什么作用？
-视频线性CFG引导节点可以在生成视频的每一帧中应用不同的CFG值，从较低的值逐渐增加到较高的值，以动态地引导视频内容的生成，减少过拟合和视频内容崩坏的问题。
如何通过ComfyUI体验Stable video项目？
-可以通过访问StabilityAI发布的线上版Stable video项目进行免费体验，具体链接通常可以在相关视频教程的描述中找到。
Outlines
🚀 Introduction to AI Video Generation with Sora and SVD
The paragraph introduces the advancements in AI-generated video technology, highlighting the significant improvement brought by OpenAI's Sora model. It discusses the testing phase of Sora and mentions other video generation tools like Pika DomoAI Pixverse that have gained popularity. The paragraph also covers the open-source video generation model SVD by StabilityAI and its updates, including the new SVD 1.1 model and the online Stable video project. The speaker shares their experience with SVD and outlines the process of setting up a video generation workflow in Comfy UI, including the necessary steps and tools.
📚 Building a Video Generation Workflow with SVD in Comfy UI
This paragraph details the process of creating a video generation workflow using the SVD model within the Comfy UI platform. It covers the initial setup, including clearing the default workflow, accessing GitHub for official Comfy UI examples, and downloading the required image for the SVD workflow. The paragraph explains the integration of the SVD nodes, the importance of updating Comfy UI, downloading the SVD 1.1.0 model, and installing the video helper suite plugin. It also guides through connecting the nodes for image input, model loading, and video output, emphasizing the need to match the image size with the SVD node settings.
🔍 Adjusting Parameters and Exploring Video Generation Techniques
The paragraph delves into the technical aspects of generating videos with the SVD model, discussing the importance of matching image dimensions, adjusting total frame count and frame rate (FPS), and the impact of motion bucket ID and augmentation level on the video output. It also addresses the issue of overfitting by adjusting the CFG value within the sampler node. The speaker then explains how to transform the image-to-video workflow into a text-to-video workflow by integrating a text-to-image system. The paragraph concludes with a brief mention of the video linear CFG guidance node, which helps improve video quality by dynamically adjusting the CFG value during the generation process.
Mindmap
Keywords
💡AI生成视频
💡Stable video diffusion xt 1.1
💡ComfyUI
💡SVD节点
💡图生视频/文生视频
💡端脑云
💡GitHub
💡视频线性CFG引导
💡过拟合
💡视频合成
💡模型版本统一
Highlights
AI生成视频是一个热门领域，自从OpenAI发布Sora后，AI视频生成质量大幅提升。
Sora目前处于测试阶段，尚未公开使用。
市场上出现了许多视频生成工具，如Pika DomoAI和Pixverse，尽管与Sora有差距，但提供了用户体验。
StabilityAI发布了开源视频生成模型SVD，简称SVD，是AI视频生成的关键。
StabilityAI发布了SVD 1.1，这是视频生成模型的新版本。
介绍了如何在ComfyUI中搭建基于SVD的视频生成工作流。
演示了在ComfyUI中搭建工作流的步骤，包括节点的搜索、选择和连接。
强调了准备工作的重要性，包括更新ComfyUI到最新版本和下载SVD 1.1模型。
提到了使用video helper suite插件来合成MP4视频。
展示了如何通过调整CFG值来解决过拟合问题，提高视频质量。
解释了SVD conditioning节点的参数设置，如宽高、总帧数、FPS帧速率、motion bucket ID和augmentation level。
讨论了如何将图生视频工作流转变为文生视频工作流。
提到了通过替换文生图工作流中的图片来实现文生视频的可能性。
介绍了video linear CFG guidance节点，用于动态调整CFG值以改善视频质量。
强调了理解工作流原理的重要性，以便更有效地调整参数。
提供了视频生成工作流的基础知识，并承诺未来将探索SVD的更多玩法。
鼓励观众关注频道，以获取更多关于AI视频生成的教程和信息。