감사해요~ ㅎ_ㅎ 재밌는기능들 하나씩 따라하며 같이 comfyui에 익숙해져보아요~

격려 감사합니다! ㅋ_ㅋ

좋은말씀 감사드려요~ ㅎㅎ

항상 시청해주셔서 감사해요~ ㅎㅎ

좋은 댓글 감사합니다!

칭찬 감사드려요!

항상 시청해주셔서 감사합니다!

저도 감사해요~

도움이 되셨다니 저도 좋네영~

네넹 재밌는 기능들 하나씩 만들어나가면서 컴파이유아이에 익숙해지는걸 목표로하고있어요~

별말씀을요! ㅎㅎ

사진부터 차근히 설명했으면 좋았을거 같은데.. 다시보면 좀 아쉽긴하네요;;

@@neuralninja-ai 아, 답글 감사합니다.^^, 반복해서 보고, 열심히하면 따라 갈 수 있겠죠. 그런데, 조만간 소라가 나와도 컴피유아이가 가지고 있는 장점은 대체하기 힘들것이라고 생각되는데요, 고수님 생각은 어떠신지 솔직한 고견 부탁드립니다.^^

소라는 영상생성에 최적화된 툴이고 컴파이유아이는 종합툴이니 직접적인 비교는 힘들거같아요~ 무엇보다 소라는 개인적으로 돌릴수도 없을거니까.. 유료서비스인 런웨이쪽이랑 비교할수 있을거같아요~

Thank you for the feedback! I agree that FaceDetailer can be a bit ambiguous, so I thought to include the Detailer for AnimateDiff workflow as well. I do like the sharpness of FaceDetailer, so I'm planning to prepare a supplementary video with TemporalNet separately. I didn't understand the part about ModelSamplingDiscrete;; If you could give me a hint about what issues might arise from not duplicating it, I would be grateful~

@@neuralninja-ai But using just face detailer does not give consistent face for video, it worked for you yes but I couldn't make it work.

@@nitinburli7814 after using the detailer, if you use reactor or face ID, wouldn't it give you the consistency you're looking for? applying specific LORAs only to the face could still be effective, you know.

@@mi_chi_gwang_2 oh didn't think of adding faceid after the detailer, I was simply following your lead :) Have you uploaded a video following this method?

오.. 그래픽카드 사셨군요! 성공 축하드려요~ 요고 참고하셔 lcm + 짧게 잘라서 생성하시면 더 빠르게 생성하실수 있을거에요~ kzfaq.info/get/bejne/bMtgjbSDm6qzdHk.html 그리고 요고 참고하셔서 얼굴 디테일은 따로 살짝돌려보세요~ kzfaq.info/get/bejne/gdeDdbl6q8CndGQ.html

ㅋㅋㅋ 빠르시네영 감사요!

뭔가 엄청난걸 하고 계시는군요;; 일단 이 예제 워크플로우중에 simple detector for animatediff 이용한거에서 전체 변환은 빼고 바로 simple detector로 연결시켜서 얼굴정도는 쉽게 변경하실수 있으실거에요~ face대신 person을 선택하면 몸까지는 선택해서 변경할수는 있겠지만.. 결과물 퀄리티는 트라이 해보셔야알수있을거 같아요~

물결과 세미콘론없이는 글을쓸수 없는;;

특별히 제한은 없지만 100프레임 내외로 씬별로 라던지 재작업할수 있는 단위정도로 어느정도 끊어서 작업하는게 편하더라구요~

​@@neuralninja-aiLCM을 적용하면 색감이 뿌옇게 탁해지는건 왜그런걸까요?

스텝수, cfg에따라 크게 차이나는거 같아요~ lcm이 약간 체크포인트를 타기도 하는거 같구요~

@@neuralninja-ai 네~ 그 부분을 수정해보면서 해봐야겠네요~~😀 답장 감사합니다~

​@@neuralninja-ai닌자님~ 혹시 어떤 모델사용허시는지 알수있을까요?😂 모델, cfg, 스텝 바꿔가면서 테스트 중인데 자꾸 뭉개져서요~

영상에서는 facedetailer를 사용했는데 사실 영상변환에서는 깔끔하진않아요~ 설명서 워크플로우에있는 심플디텍터를 이용하는게 더 깔끔해요~ 근데 클로즈업은 다른 문제일수도 있어요 클로즈업은 여러모로 쉽지않죠;; sd15기준으로 얼굴영역이 300px ~ 768px 사이에 유지하게하는게 베스트에요~ 작으면 뭉게지고 크면 얼굴로 인식하지 못해서 망가지기도해요 그부분만 따로 편집해서 cfg와 denoise를 낮춰서 스타일변환정도로 무마(?)시키는게 젤 무난한거 같아요;;

kzfaq.info/get/bejne/nbyihdx7ppyZY2g.html 영상보시면 중간에 클로즈업만 반실사처럼 나온게 그런식이에요;; sdxl로 변환하는것도 방법일거 같아요;;

@@neuralninja-ai 빠른 답변 감사드립니다^^ 심플 디렉터로 사용해보고 말씀하신 부분도 체크해서 다시 만들어보겠습니다 감사합니다 : )

@@neuralninja-ai : D 감사합니다 영상들 다시 다 정독하면서 따라해보겠습니다 감사합니다^^

아하.. comfyui 라고 다른 툴일거에요~ sd-webui보다 좀 더 가벼운 장점이 있어요~ github.com/comfyanonymous/ComfyUI 참고해보세영

설치해야하는거 맞아요~ 설치버전은 구글드라이브에 설치해서 구글드라이브에 파일들이 남아있어요. 안되실때는 에러메세지라던가 확인을 해봐야 알 수 있을거 같아요

시간이 문제일뿐이져 ㅋ_ㅋ;

오픈포즈외에 컨트롤넷을 줄이면서 디노이징을 높히면 말씀하신데로 프롬프트와 로라 영향을 강하게 줄수 있어요~ 옷뿐만아니라 전체적으로 영향을 줄거에요~

@@neuralninja-ai 감사합니다!😁

헛 1280픽셀에 10초정도면 괜찮을거 같은데 그게 터지네요; 설명하려고 프리뷰를 다 넣었는데 100장이상시에는 이게 문제가 될수도 있을거같아요 프리뷰들을 전부 제거해보세요~

@@neuralninja-ai 먼저 답변 정말 감사해요~ 말씀처럼 프리뷰를 삭제하고 다시 큐를 눌러봤지만 같은 반응이었습니다. 혹시나 하고 K샘플러에서 lcm을 euer로 바꿔서 큐를 돌려봤는데 그건 또 진행이 됐었어요. 이미지를 바꾸는건 lcm으로 1초만에 순식간에 진행이 되는데 애니메이션은 왜 이러는지 도통 감이 안잡힙니다ㅠㅠ 로드 로라에서 lcm_lora_sd15.safetensors 이건 문제가 안되는거겠죠? 결과물을 만들고 싶은데 일주일째 문제해결만 하고 있으니 너무 답답하네요ㅜㅜ

animatediff가 vram을 많이 먹긴하는거 같더라구요 컨트롤넷과 로라도 vram을 먹긴해요~ 우선은 결과물이 안나오면 답답하니깐 적당한 길이(이미지수)로 테스트를 해보세영~ 영상을 이미지들로 변환하고 loadimagespath노드로 테스트해보시는게 편하실거에요. 그리고 적당한길이를 정해서 변환하고 영상들을 이어붙이시는것도 괜찮은거 같더라구요

맞아요~ 체크포인트모델에따라 영향이 큰게 있고 그러더라구요~ 그러다보니 lcm은 적용할때는 그냥 쓰던 체크포인트만 계속 쓰게되는;;;

@@neuralninja-ai 아하 감사합니다 !!

넹 맞아요~ sd-webui를 레고블럭 처럼 기능별로 잘게 쪼개놓은거라고 보시면되요~

@@neuralninja-ai 아하~ 감사합니다!

VideoHelperSuite 커스텀 노드요~

@@neuralninja-ai 감사합니다 링크는 찾았는데, 어떻게 설치하는지 잘 모르겠네요 ㅠㅠ 혹시 관련 영상도 올려주신게 있으신지요?

올려주신 거 보고 방법 찾았네요 ㅜㅜㅜ 감사합니다

헛;; 이제봤네요 잘 해결되었다니 다행이네요!

context options을 추가하지 않으면 24프레임이 한계에요~ 추가하면 길이제한 없어영~ 아마 추가하는거 깜빡하신거 같아요~

아...감사합니다...영상안보고 구글링 하고 있었네요 @@neuralninja-ai

kzfaq.info/get/bejne/bMtgjbSDm6qzdHk.html this is a way to bypass RAM shortage by dividing it into multiple videos.

Oh.. RAVE looks fun~ Thank you, I’ll try making it too~

@@neuralninja-ai RAVE gives a pretty detailed outcome with no blur and its a new node added in comfyui, i could send you a workflow if you want to test it out, also did you try to use IPAadapters? they made a new update on that and i think the results are pretty great !.

sorry, I just saw the comment;; I listened to your advice then I tried rave... it was fun! However, I confused that it seems unclear whether there is more to this than just applying the unsampler and grid. The unsampler that inverts noise is amazing! I haven't been able to properly explore the newly added features of ipadapter yet. I just annoying to have to modify the existing workflow;;;; ...I only thought about this and applied it;; ㅋ_ㅋ;;

extra_model_paths.yaml 이 파일을 수정하시면 될거같아요~ 제 사이트에 있는 스크립트는 대부분 코랩경로로 전부 설정되어있어요~

@@neuralninja-ai 감사합니다! 좋은밤되십쇼 ㅎㅎ

좋은말씀 감사해요~

사용하시는 모델에 vae가 없어서 그럴수 있을거 같아요 vaeloader로 vae를 별도로 입력해보세요~ 이부분은 워크플로우에서도 수정해야겠네영;

@@neuralninja-ai 감사합니당

out of memory면 크기 영항이 더 클 수 있을거 같아요~ 크기를 줄여보시는게 더 도움이 될수 있을거 같아요~

​@@neuralninja-ai새벽에도 감사합니다

아..아무래도 주제가 animatediff와 lcm이다보니 기초적인건 생략할수밖에 없는거 같아요~ 다만.. 생략한 기초적인부분을 설명하는 영상을 안내할수 있으면 좋을거 같은데.. comfyui 완전 기초를 하나씩 준비하고는 있지만;; 지금 두개 찍어놓고 한달지난거 같은데.. 시간적으로 쉽지 않네요;; 최대한 노력해볼게요 기초부분은 조금씩 추가하고있어요.. kzfaq.info/sun/PLpZBiVivl063G3pKIydwCSPDhFmVvdEdO 처음부터 영상쪽보다는 이미지 생성부터 하나씩 살펴보시면 이해하시는데 더 좋으실거에요~

무리한 부탁도 들어주셔서 감사합니다!

꼭 세개 다 이용하실 필요는 없어요~ 라인아트만 빠져도 그런 현상이 좀 줄어들을거 같긴해요~ 강도 조절을 하시던가 뎊스모델만 이용하셔도 되요~ rembg같은걸로 배경과 캐릭터를 따로 변환하는것도 생각해볼수 있을거 같아요~

@@neuralninja-ai 답변 감사합니다. 다 시도는 해봤는데 결국 lcm 사용 안하고 dpmpp랑 kerras로 하는게 제일 나은것같았어요 좀더 연구해보겠습니다 ㅎㅎ

넹~ lcm은 모델도 많이 타고 사용이 제한적인거 같긴해요~ 하지만 빠른속도가! 모든걸 만회하는!! 얼굴 디테일만 lcm 없이 돌리는것도 좋은 속임수같아요~

로라적용은 설명서에 있는 마지막 워크플로우를 참고해보세영~ 적용하려는 프롬프트나 로라가 있다면 우선은 animatediff없이 이미지 한장으로만 테스트해보시는게 좋을거 같아요

Thanks~ content you mentioned is actually quite challenging~ Since almost all of the reference images need to be changed, the denoising should be set high, above 0.8, and controlnet also has to rely entirely on OpenPose~ You might be able to mix in a very low depth. If there is something like LoRA for what you are trying to create, it will help with consistency~ And since it relies solely on OpenPose, it's better to avoid complex movements.

@@neuralninja-ai could you do a tutorial for that pls, it would be so helpful🙏 pls

in description, workflow added~ check it out~ (workflow5.json)

​@@neuralninja-ai hi, I uploaded the workflow but I can't find the node to upload the reference image I want to use except the load video node only 😢

mat1 mat2 어쩌구 나오는건 base model문제일거에요~ 체크포인트는 sdxl인데 컨트롤넷은 sd1.5용을 사용했거나 이런거요~

@@neuralninja-ai 감사합니다! 확인해보겠습니다!

아직 낯설어서 더 그럴거 같아요~ 쓰다보면 익숙해지실거에요~

헠; 영상에 그런 전문적인(?) 내용이 있었던가요

@@neuralninja-ai 워크플로우를 다운로드했는데, 컨트롤넷 모델이 기본 모델이 아닌거에요!! 이 분은 왜 모델을 fp16을 사용하고 있을까?? 깃헙에는 분명 기본 1.1버젼만 있던 것 같았는데!! 막 궁금해서 구글링 좀 하다가 arxiv 에서 관련 글을 보게 됐고,fp16의 사소한 잇점들에 대해서 아주아주 조금 읽어보게 되었습니다. 그리고 32비트용도 존재하더라구요? 물론 일반적으로 추론에서 쓰는 16비트 모델이랑 쓰임새나 메모리 사용량이 다르겠지만, 저는 약간 자료들이라면 무조건 챙겨두는 걸(?) 좋아해서 자료를 찾으러 다시 그렇게 모험을 떠났습죠 헤헿

와우;; 전 그냥 용량 작으니까 땡큐!! ..느낌으로 사용했는데 직접 비교해보겠다는 생각은 못해봤네영 ㅋ_ㅋ

좋은 말씀 감사해요~ 아마 openpose모델을 다시 선택하시면 될거에요~ 혹시 controlnet openpose모델이 없으시면 huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main 이곳에서 받고 models/controlnet에 넣으시면되요~

@@neuralninja-ai너무나 친절한 답변 감사해요. 세상에 이런 분이 ㅜㅜ. 정말 덕분에 많은걸 배워갑니다. 존경합니다.

@@neuralninja-ai 닌자님!! 자꾸 질문드려 죄송해요. 닌자님 영상 보면 컨트롤넷에서 오픈포즈등 모델이 safetensors 로 뜨는데. 제가 받은것은 pth파일이어요. 다른 파일인건가요? 이름을 바꿔야 하는 걸까요? 죄송합니다. 귀찮으시면 답 안해주셔도 돼요 >< 여튼 depth등은 잘 캡처를 하는데.. 오픈포즈는 전혀 이미지가 뜨질 않네요. ㅜㅜ

딱 정해진거는 없는거 같아요~ 램에 따라서 다르긴하지만 100~200장 정도가 적당해보여요~ kzfaq.info/get/bejne/bMtgjbSDm6qzdHk.html 영상 참고하시면 제한없이 생성하실수는 있어요~

I don't know the details either~ official comfyui lcm example mentioned that it helps with the results, so I'm using it too.

기본적으로는 체크포인트노드와 lcm 노드 사이에 load lora 노드를 넣어서 로라를 추가할수 있어요~ kzfaq.info/get/bejne/mch3bMuols3IY5s.html 이런식으로 다른노드를 이용하면 sdwebui처럼 적용시키는 방법도 있으니 참고해보세영~

영상 내 설명은 모두 코랩프로기준으로 찍었어요~

@@neuralninja-ai 아~ 코랩프로가 뭔지 지금 알았어요. ㅎ 감사합니다. 랜더링 시간이 확실히 빠른지 궁금하네요^^

아하 코랩프로 기본은 3060 12gb정도의 사양이라고 보시면되요~ 4090급으로 높힐수도 있는데 이러면 몇시간만에 한달치 사용량을 다 소진할수도 있어요; 그리고 말씀하신데로 그래픽카드 사양이 높을수록 생성속도는 빨라져요~

많이 배우네요 ㅎ 감사합니다 😊

아뇨~ a1111도 잘 사용하고 있어요~ 여전히 사진 뽑긴 a1111가 좋은거 같아요 외부 연동도 더 좋구요~ a1111쪽도 올려볼게요~

@@neuralninja-ai A11 에서 작업하는AnimateDiff 배우고 싶어요~ 기회가 되신다면 부탁드려요~☺️

헉 무슨 에러일까요; 에러 메세지를 확인해봐야할거같아요~ 베이스모델버전이나 이미지 크기등이 영향이 있을수 있을거같아요~

@@neuralninja-ai Error occurred when executing KSampler: 'TimestepEmbedSequential' object has no attribute '1' File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\execution.py", line 151, in recursive_execute output_data, output_ui = get_output_data(obj, input_data_all) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\execution.py", line 81, in get_output_data return_values = map_node_over_list(obj, input_data_all, obj.FUNCTION, allow_interrupt=True) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\execution.py", line 74, in map_node_over_list results.append(getattr(obj, func)(**slice_dict(input_data_all, i))) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI odes.py", line 1344, in sample return common_ksampler(model, seed, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, denoise=denoise) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI odes.py", line 1314, in common_ksampler samples = comfy.sample.sample(model, noise, steps, cfg, sampler_name, scheduler, positive, negative, latent_image, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Impact-Pack\modules\impact\sample_error_enhancer.py", line 9, in informative_sample return original_sample(*args, **kwargs) # This code helps interpret error messages that occur within exceptions but does not have any impact on other operations. ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-AnimateDiff-Evolved\animatediff\sampling.py", line 419, in motion_sample latents = orig_comfy_sample(model, noise, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Advanced-ControlNet\adv_control\control_reference.py", line 47, in refcn_sample return orig_comfy_sample(model, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Advanced-ControlNet\adv_control\utils.py", line 111, in uncond_multiplier_check_cn_sample return orig_comfy_sample(model, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\sample.py", line 37, in sample samples = sampler.sample(noise, positive, negative, cfg=cfg, latent_image=latent_image, start_step=start_step, last_step=last_step, force_full_denoise=force_full_denoise, denoise_mask=noise_mask, sigmas=sigmas, callback=callback, disable_pbar=disable_pbar, seed=seed) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\samplers.py", line 761, in sample return sample(self.model, noise, positive, negative, cfg, self.device, sampler, sigmas, self.model_options, latent_image=latent_image, denoise_mask=denoise_mask, callback=callback, disable_pbar=disable_pbar, seed=seed) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\samplers.py", line 663, in sample return cfg_guider.sample(noise, latent_image, sampler, sigmas, denoise_mask, callback, disable_pbar, seed) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\samplers.py", line 650, in sample output = self.inner_sample(noise, latent_image, device, sampler, sigmas, denoise_mask, callback, disable_pbar, seed) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\samplers.py", line 625, in inner_sample self.conds = process_conds(self.inner_model, noise, self.conds, device, latent_image, denoise_mask, seed) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\samplers.py", line 587, in process_conds pre_run_control(model, conds[k]) File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\samplers.py", line 439, in pre_run_control x['control'].pre_run(model, percent_to_timestep_function) File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Advanced-ControlNet\adv_control\utils.py", line 662, in pre_run_inject self.base.pre_run(model, percent_to_timestep_function) File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\controlnet.py", line 275, in pre_run super().pre_run(model, percent_to_timestep_function) File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\controlnet.py", line 200, in pre_run super().pre_run(model, percent_to_timestep_function) File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\controlnet.py", line 59, in pre_run self.previous_controlnet.pre_run(model, percent_to_timestep_function) File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\custom_nodes\ComfyUI-Advanced-ControlNet\adv_control\utils.py", line 662, in pre_run_inject self.base.pre_run(model, percent_to_timestep_function) File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\controlnet.py", line 306, in pre_run comfy.utils.set_attr_param(self.control_model, k, self.control_weights[k].to(dtype).to(comfy.model_management.get_torch_device())) File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\utils.py", line 302, in set_attr_param return set_attr(obj, attr, torch.nn.Parameter(value, requires_grad=False)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\ComfyUI\comfy\utils.py", line 296, in set_attr obj = getattr(obj, name) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ComfyUI_windows_portable\python_embeded\Lib\site-packages\torch n\modules\module.py", line 1709, in __getattr__ raise AttributeError(f"'{type(self).__name__}' object has no attribute '{name}'")

헉;; 첨보는 오류같아요.. 이럴땐 다시 new_ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu121_or_cpu.7z 압축풀고 새롭게 실행하는게 최고죠~;;

@@neuralninja-ai 아... 메인 모델을 SDXL을 써서 꼬였었네요 해결이 완전히 된건 아니지만 도움 받게 되어 감사합니다

아 그리고 혹시 pc에 설치하여 사용중인데 gpu를 따로 유료로 구매하여 사용하는 방법도 있나요??

kzfaq.info/get/bejne/mtuToZafvNyme6M.html 모듈설치는 이 영상을 참고하시면 도움이 되실거에요~

로컬피씨에서는 유료로 gpu자원을 빌리는 서비스는 못본거 같아요~ colab이나 runpod에서 유료서비스를 많이 이용하시는거 같아요~

답변 감사드립니다!

아하 video combine노드에서 frame rate를 맞춰주시면될거 같아요~ 영상마다 다를수있고 아니면 불러오실때 특정 fps 로 불러온다면 거기에 맞추시면되영

감사합니다. 재밌네요 comfyui도​@@neuralninja-ai

어떤 워크플로우이실까요~ 여기엔 ipadapter가 없어보여서요;; 2024-03-26 전후로 ipadapter 가 많이 바껴서 이전에 생성한 워크플로우는 빨각색으로 표시될수 있어요~

comfyui 내장 노드라서 comfyui만 최신이면 있으실거에요~ comfyui를 업데이트해보시고 워크플로우를 불러온거면 표시만 에러로 날수도 있으니 직접 노드를 선택해서 추가해보세요~

혹시나 해서 0.5초로 줄여서 하니 되네요.. rtx3070인디 이거 글카가 안좋아서 다음단계도 힘든건가요? ㅠㅠ

그래픽카드가 안좋다기보다는 vram이 낮아서 그런거 같아요~ 3060 12gb가 더 낮은사양이라도 vram이 높아서 느리더라도 생성자체는 문제가 없는.. 그런거죠;; 요즘은 8gb도 대부분은 다 가능한데 유독 힘든게 이 animatediff를 이용한 vid2vid인거 같아요;; 일단 생성 사이즈를 줄여서 생성가능한 크기를 찾아보시는게 좋을거 같아요

@@neuralninja-ai 흠 그럼 코랩을 쓰면 좀 제약없이 사용하는편인가요? 선생님들 작업물 정도로 저도 뽑고 싶은데 코랩 요금제 어떤거 쓰시는지 궁금합니다

코랩프로는 3060 12gb급이라고 보시면되요~ 사양도 사양이지만.. 영상쪽은 무조건 로컬이 편해요.. 자기전에 걸어둘수 있기때문이죠;; 제가 올린 대부분의 영상은 3080ti에서 뽑았고 최근엔 4090으로 업그레이드 했어요~

Thanks! I'll try!

@@neuralninja-ai thank you

comfyui 와 animatediff 특성상 길이가 길수록 어쩔수없이 램부족이 발생해요~ kzfaq.info/get/bejne/bMtgjbSDm6qzdHk.html 긴영상 생성은 이영상을 참고해보세요~

길이를 줄이는게 가장 편한방법이에요~ kzfaq.info/get/bejne/bMtgjbSDm6qzdHk.html 참고하셔서 짧게 여러변 변환해보세요~

@@neuralninja-ai 앗 영상이 1초짜리임에도 계속 메모리 부족이 뜨면 영상 사이즈를 줄여야 할까요 ? ㅜㅜ

헛;; 넹 사이즈를 줄이시거나 컨트롤넷을 줄이셔야해요~ 이 영상에서 사이즈가 코랩 기준 사이즈라 vram 12gb정도 기준일거에요~

로컬에서는 코랩과 구글드라이브 내용은 무시하시면되요~ 노드 추가하는 부분부터 보시면되요~

@@neuralninja-ai 선생님 코딩으로된 워크플로우 어떻게 쓰는지 알려주심 안되나여 ㅠ

코딩이 어떤걸 말씀하시는지 모르겠어여~ 워크플로우는 그대로 불러서 쓰면되는데.. 질문의 요지를 파악이못했어요;;

@@neuralninja-ai 워크플로우를 로컬에서 저장하면 그냥 파일이 되고 그냥 그거 로드해서 쓰듯 쓰고 싶은데 다운로드 누르려고 하니 { "last_node_id": 98, "last_link_id": 178, "nodes": [ { "id": 13, "type": "VAEEncode", "pos": [ 765, 26 ], "size": { "0": 210, "1": 46 }, "flags": {}, "order": 13, "mode": 0, "inputs": [ { "name": "pixels", "type": "IMAGE", 막 이런식으로 뜨네요 ㅠㅠ 파일을 받고 싶은데 코딩만 떠요 ㅠ

@@neuralninja-ai 혹시나 해서 코딩나오는 화면에서 우클릭 다른이름 저장하기 하니 워크플로우 파일로 다운받아지네요 감사합니당

우선은 open pose 프리프로세서를 이용하시면되요~ dw포즈가 없는건 comfyui_controlnet_aux를 최신으로 업데이트 하시거나 지우고 다시받아보세여~

감사합니다~! ㅋ_ㅋ

헛;; 무슨 에러일까요; 영문 폴더로만 된 곳으로 옮겨서 테스트해보시고.. 혹시 no module named 'cv2' 라고 뜬다면 설명서를 참고해주세요~

넵 감사합니다! 해보겠습니다!@@neuralninja-ai

대표님 저 한가지 궁금한것이 스테이블 디퓨전이랑 , Comfyui랑 둘다 이동식 메모리에 넣고 컴퓨터 꽂아서 사용하면 안좋을까요?? Comfyui 실행시 'Nvidia_gpu' 로 실행합니다.

컴퓨터 사향은 RAM 32Gb, 4070ti , 1TB용량 , 750w 파워 쓰는데 이모양입니다ㅠ

아무래도 내장ssd가 낫겠죠~ 모델 읽는데에서 속도차이날거 같아요 어차피 생성속도는 오로지 그래픽카드 성능이니까 전체적으론 크게 차이가 나진 않을거 같긴해요

설명서에 있는 impack 커스텀 노드 설치하시면되요~ 그리고 영상에서는 SimpleDetector+Detailer를 더 추천해요~ 이것도 설명서에 추가해두었어요~

@@neuralninja-ai 감사합니다!!

구글 코랩은 네크워크가 느려서 이미지가 큰경우 늦게 뜰 수 있어요~ 너무 느리시면 jpg를 이용해보세요~

Error occurred when executing KSampler : Allocation on device File "C:\Data\Packages\ComfyUI_re\execution.py", line 151, in recursive_execute output_data, output_ui = get_output_data(obj, input_data_all) File "C:\Data\Packages\ComfyUI_re\execution.py", line 81, in get_output_data return_values = map_node_over_list(obj, input_data_all, obj.FUNCTION, allow_interrupt=True) 이런식으로 쭈르르륵 빨간글씨 뽝! 뜨는데 무섭네요 ㅋㅋ

에러 메세지가 없는거 같아요~ 바로나면 모델 버전 오류이거나 오래걸리다가 나는 에러면 아웃 오브 메모리일 가능성이 클거 같아요~

에러 메세지가 다 안보여서 정확히는 모르겠어요~ 우선은 openpose pose(preprocessor)를 이용해도 큰 차이는 없으니 이걸로 해보세영~ dw 오류는 load image - dw - preview iamge 이렇게 3개의 노드로만 테스트및 오류확인을 해보시는게 좋을거에요

@@neuralninja-ai 헉.. 답변 너무 고마워요! 말씀하신대로 openpose pose(preprocessor)를 사용했는데 이번에는 이런 에러가 뜨네요... Error occurred when executing KSampler: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (308x2048 and 768x320) KSampler 쪽이 문제인 것 같아요 ㅠㅠㅠ

아마 같은 모델버전을 사용하지 않으신거 같아요~ checkpoint 모델 버전이 sd1.5면 컨트롤넷모델도 sd1.5(openpose sd15) 모델을 선택해주세요~

@@neuralninja-ai 와 해결됐습니다! 너무너무 감사드려요 ㅠㅠㅠ 앞으로도 좋아요 많이 누를게요!