万相 LoRA 模型的训练原则与 Flux LoRA 保持一致,均强调在数据集准备前需充分识别和区分主要特征与次要特征。在万相的视频训练中,还需特别注意其采用硬编码的 16 帧率机制,因此数据集中的**视频素材必须严格按照 16 帧每秒进行帧率控制。**若帧率不符合要求,即便帧数充足,仍有可能被训练流程自动丢弃...
人物一致性一直是图像生成中的难点之一。受到 Mick 大佬的实践经验启发,发现可以通过 LoRA 模型 对人物特征进行有效控制,从而实现高一致性的人物生成。但是在实际应用前,需要完成一系列准备工作,包括 数据集的生成、处理,以及 LoRA 模型的训练。为系统呈现这一完整流程,后续内容将以多篇文章的形式进行复现,并结合过程中的关键步骤与对比结果,全面展示人物一致性控制的可行方法与效果表现...
在深入学习 ComfyUI 之后,用户将逐步接触到各种与 AI 生成相关的资源平台。当前,随着 AI 行业的迅猛发展和大量资本的涌入,网络上出现了许多模型分享与工作流下载的网站。然而,真正高质量的一手资料和核心资源,依然主要来自于科研与开源社区的前沿力量。以下四大平台,几乎构成了 ComfyUI 用户获取模型、源码、工作流的基础生态...
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