ಪ್ರತಿ ComfyUI ಇಮೇಜ್-ಟು-ವಿಡಿಯೋ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ 8GB VRAM ನಲ್ಲಿ ಸುಗಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಕಥೆಯನ್ನು ಹೇಳುತ್ತವೆ: ಮೆಮೊರಿ ಇಲ್ಲದ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ಗಳು, ವಿರೂಪಗೊಂಡ ಮುಖಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ತಾಳ್ಮೆಯನ್ನು ಮೀರಿಸುವ ರೆಂಡರ್ ಸಮಯಗಳು. ಮಾದರಿ ಭೂದೃಶ್ಯವು ಮಾಸಿಕ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಹಕ್ಕುಗಳು ವಿರಳವಾಗಿ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕ್ಲಿಪ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೊದಲು ತಮ್ಮ ಮೊದಲ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಮಾನದಂಡಗಳು, ಪ್ರತಿ GPU ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾದರಿ ಶಿಫಾರಸುಗಳು, ಹಂತ-ಹಂತದ Wan 2.2 ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೊಸಬರನ್ನು ತಡೆಯುವ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ComfyUI ಇಮೇಜ್-ಟು-ವಿಡಿಯೋ ಎಂದರೇನು?
ಕಂಫ್ಯೂಯುಐ ಇದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್, ನೋಡ್-ಆಧಾರಿತ ದೃಶ್ಯ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಎಡಿಟರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಸ್ಥಳೀಯ AI ವೀಡಿಯೊ ರಚನೆಗೆ ಪ್ರಮುಖ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ, 4 ಮಿಲಿಯನ್ಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು 60,000 ಲಭ್ಯವಿರುವ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
AI ಇಮೇಜ್-ಟು-ವಿಡಿಯೋ ಜನರೇಷನ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಇಮೇಜ್-ಟು-ವಿಡಿಯೋ (I2V) ಒಂದು ಸ್ಥಿರ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಫ್ರೇಮ್ಗಳ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಅನಿಮೇಟ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ ಮೂಲ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಬಹು ಫ್ರೇಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸುಪ್ತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಶಬ್ದರಹಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಒಂದು ಸಣ್ಣ ವೀಡಿಯೊ ಕ್ಲಿಪ್ ಆಗಿದೆ - ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 3 ರಿಂದ 10 ಸೆಕೆಂಡುಗಳು - ಅಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳು ಸುಸಂಬದ್ಧ ಚಲನೆಯೊಂದಿಗೆ ಜೀವಂತವಾಗುತ್ತವೆ.
ವೀಡಿಯೊ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ComfyUI ಏಕೆ?
ComfyUI ಬೆಂಬಲಗಳು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ವೀಡಿಯೊ ಮಾದರಿ — Wan 2.2, LTX 2.3, Seedance, LongCat, ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನವು — ಒಂದೇ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನಲ್ಲಿ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ನಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ ಪ್ರತಿ ಪೀಳಿಗೆಗೆ ಶೂನ್ಯ ವೆಚ್ಚ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಖಾಸಗಿಯಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿರುವ ಸಮುದಾಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಅಧಿಕೃತ ಕೇಂದ್ರ.
ComfyUI ಲೋಕಲ್ vs. ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ವೀಡಿಯೊ ಜನರೇಟರ್ಗಳು
ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಚಾಲನೆಯಾಗುವುದರಿಂದ ಅನಿಯಮಿತ ಉಚಿತ ಪೀಳಿಗೆಗಳು ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಸೃಜನಶೀಲ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಮರ್ಥ GPU ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ತಡೆಗೋಡೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ - ನೀವು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆರಿಸಿ ಮತ್ತು ಏನನ್ನೂ ಸ್ಥಾಪಿಸದೆಯೇ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. AI ಇಮೇಜ್ ಟು ವಿಡಿಯೋದಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಕ್ಲಿಂಗ್, ವಿಯೋ ಮತ್ತು ವಾನ್ ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ 4K ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
2026 ರಲ್ಲಿ ComfyUI ಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಇಮೇಜ್-ಟು-ವಿಡಿಯೋ ಮಾದರಿಗಳು
ನಿಮ್ಮ I2V ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾದ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ.
ವಾನ್ 2.2 14B — ಒಟ್ಟಾರೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟ
ನಮ್ಮ ಸಮುದಾಯದ ಸರ್ವಾನುಮತದ ಉನ್ನತ ಆಯ್ಕೆ. ವಾನ್ 2.2 ಸಿನಿಮೀಯ ಚಲನೆ, ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಅತಿದೊಡ್ಡ LoRA ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು (ಲೈಟ್ನಿಂಗ್, ಕಾಸ್ವಿಡ್, ಲೈಟ್ಎಕ್ಸ್ 2 ವಿ) ನೀಡುತ್ತದೆ. GGUF ಕ್ವಾಂಟೀಕರಣವು 14B ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗ್ರಾಹಕ GPU ಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ತರುತ್ತದೆ. ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್: ಸ್ಥಳೀಯ ಆಡಿಯೊ ಇಲ್ಲ. Q4 ನೊಂದಿಗೆ ಕನಿಷ್ಠ 12GB VRAM; 16-24GB ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
LTX 2.3 — ಆಡಿಯೋ ಸಹಿತ ವೀಡಿಯೊಗೆ ಉತ್ತಮ
ಏಕೈಕ ಪ್ರಮುಖ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಮಾದರಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವೀಡಿಯೊ ಜೊತೆಗೆ ಸಿಂಕ್ರೊನೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಆಡಿಯೋ. ಕಂಟ್ರೋಲ್ನೆಟ್ ಮತ್ತು ಫೇಸ್ ಸ್ವಾಪ್ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾನ್ಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ 8GB ಯಿಂದ 40GB+ ವರೆಗಿನ GGUF ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ಗಳು. ವೀಡಿಯೊ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಅನುಸರಣೆ ಹಾದಿ ವಾನ್ 2.2.
ಲಾಂಗ್ಕ್ಯಾಟ್ — ಲಾಂಗ್-ಫಾರ್ಮ್ ವೀಡಿಯೊಗೆ ಉತ್ತಮ
ವಾನ್ 2.2 ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಲಾಂಗ್ಕ್ಯಾಟ್ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಅನಿಯಮಿತ ಅವಧಿಯ ವೀಡಿಯೊ ದೃಶ್ಯದಿಂದ ದೃಶ್ಯಕ್ಕೆ ವಿಸ್ತರಣೆಯ ಮೂಲಕ. Wan LoRA ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಮೊದಲ ಕೆಲವು ಫ್ರೇಮ್ಗಳ ನಂತರ ಅಕ್ಷರ ಸ್ಥಿರತೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. 16GB+ VRAM ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಸೀಡೆನ್ಸ್ 2.0 — ನಿಜವಾದ ಮಾನವ ವೀಡಿಯೊಗೆ ಉತ್ತಮ
ಬೈಟ್ಡ್ಯಾನ್ಸ್ ಮಾದರಿಯು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಗುರುತಿನ ಪರಿಶೀಲನೆ ತಲೆಮಾರುಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಿರವಾದ ಮಾನವ ಮುಖಗಳಿಗಾಗಿ, ಬಹು-ಉಲ್ಲೇಖ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ (9 ಚಿತ್ರಗಳು, 3 ವೀಡಿಯೊಗಳು, 3 ಆಡಿಯೊ ಕ್ಲಿಪ್ಗಳು). ಸಮುದಾಯದ ಕಾಳಜಿಗಳು ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ.
ಇತರ ಗಮನಾರ್ಹ ಮಾದರಿಗಳು (OVI, ಹ್ಯಾಪಿಹಾರ್ಸ್, ವಾನ್ ಅನಿಮೇಟ್)
- ಒವಿಐ 11ಬಿ: ಸಂವಾದ ವಿಷಯಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಪೀಚ್ ಟ್ಯಾಗ್ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ 10-ಸೆಕೆಂಡ್ ಕ್ಲಿಪ್ಗಳು
- ಹ್ಯಾಪಿಹಾರ್ಸ್ 1.0: ಸಿನಿಮೀಯ ಪಿಕ್ಸರ್ ಶೈಲಿಯ ಸೌಂದರ್ಯಶಾಸ್ತ್ರ, 15 ರವರೆಗೆ ಬಹು-ಶಾಟ್
- ವಾನ್ 2.2 ಅನಿಮೇಟ್: ಉಲ್ಲೇಖ ವೀಡಿಯೊದಿಂದ ಚಲನೆಯನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾದರಿ ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ
| ಮಾದರಿ | ಗುಣಮಟ್ಟ | ಗರಿಷ್ಠ ಅವಧಿ | ಆಡಿಯೋ | ಕನಿಷ್ಠ VRAM | LoRA ಬೆಂಬಲ |
| ವಾನ್ 2.2 14B | ಅತ್ಯುತ್ತಮ | ~5ಸೆ | ಇಲ್ಲ | 12 ಜಿಬಿ (ಜಿಜಿಯುಎಫ್) | ವ್ಯಾಪಕ |
| ಎಲ್ಟಿಎಕ್ಸ್ 2.3 | ಗುಡ್ | ~5ಸೆ | ಹೌದು | 12GB | ಹೌದು |
| ಲಾಂಗ್ಕ್ಯಾಟ್ | ಗುಡ್ | ಅನಿಯಮಿತ | ಇಲ್ಲ | 16GB | ವಾನ್-ಹೊಂದಾಣಿಕೆ |
| ಸೀಡೆನ್ಸ್ 2.0 | ತುಂಬಾ ಒಳ್ಳೆಯದು | ~5ಸೆ | ಹೌದು | ಮೇಘ | ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ |
| ಒವಿಐ 11ಬಿ | ಗುಡ್ | 10s | MMAudio ಮೂಲಕ | 16GB | ಇಲ್ಲ |
ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು VRAM ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
8GB VRAM ಬಗ್ಗೆ ಸತ್ಯ
ಹೆಚ್ಚಿನ “8GB” ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು OOM ದೋಷಗಳಿಂದ ತುಂಬಿರುವ ಕಾಮೆಂಟ್ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಕ್ವಾಂಟೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಕಡಿಮೆ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಕ್ಲಿಪ್ ಅನ್ನು ಹಿಂಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಅನುಭವವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ. 12GB ಅನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕ ಸ್ಥಳಾವಕಾಶವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
GPU ಶ್ರೇಣಿ ವಿಭಜನೆ (12GB / 16GB / 24GB)
- 12 ಜಿಬಿ (ಆರ್ಟಿಎಕ್ಸ್ 3060): ಸಾಧಾರಣ ರೆಸಲ್ಯೂಷನ್ಗಳಲ್ಲಿ Wan 2.2 14B Q4 GGUF. ಪ್ರತಿ 5 ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಕ್ಲಿಪ್ಗೆ ~50 ನಿಮಿಷ.
- 16 ಜಿಬಿ (ಆರ್ಟಿಎಕ್ಸ್ 4060 ಟಿಐ): ಸಿಹಿ ತಾಣ. 12-14 ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ 720p ನಲ್ಲಿ Wan 2.2 Q5_K_M. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್: 816 × 1088.
- 24 ಜಿಬಿ (ಆರ್ಟಿಎಕ್ಸ್ 4080/4090): ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಲ್ಲದೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. Q8 ಕ್ವಾಂಟೀಕರಣ, 5-10 ನಿಮಿಷಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆ.
ಸಿಸ್ಟಮ್ RAM ಕೂಡ ಮುಖ್ಯ
ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: fp8 ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ 64GB ಸಿಸ್ಟಮ್ RAM ಅಗತ್ಯವಿದೆ. GGUF ಆವೃತ್ತಿಗಳು 32GB ಯೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಡಿಸ್ಟಾರ್ಚ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಸಿಸ್ಟಮ್ RAM ನಿಂದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಕೆಲವು ಸೆಟಪ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ VRAM ಗಿಂತ 64GB RAM ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿದೆ.
AMD, ಆಪಲ್ ಸಿಲಿಕಾನ್ ಮತ್ತು ಇಂಟೆಲ್ ಆರ್ಕ್
- ಎಎಮ್ಡಿ: ROCm ಲಿನಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ; ವಿಂಡೋಸ್ನಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ. SageAttention ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ, VAE ಡಿಕೋಡರ್ ನಿಧಾನಗತಿಯ ದೋಷ. ಟೈಲ್ಡ್ VAE ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
- ಆಪಲ್ ಸಿಲಿಕಾನ್: Float8 MPS ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ನಲ್ಲಿ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿಲ್ಲ, ಅನೇಕ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ.
- ಇಂಟೆಲ್ ಆರ್ಕ್: ಸ್ಪಷ್ಟ ಪರಿಹಾರವಿಲ್ಲದೆ ಬಳಸಲಾಗದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಕ್ಲೌಡ್ GPU ಪರ್ಯಾಯಗಳು
ರನ್ಪಾಡ್ ~$0.50-1.00/ಗಂಟೆಗೆ ಶುಲ್ಕ ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ, Vast.ai RTX 5090 ಅನ್ನು $0.50/ಗಂಟೆಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಬೆಲೆಯಲ್ಲಿ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ರನ್ಕಾಂಫಿ 80GB ವರೆಗಿನ VRAM ಮತ್ತು ಮೊದಲೇ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ComfyUI ಇಮೇಜ್-ಟು-ವಿಡಿಯೋ
ಈ ದರ್ಶನವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಶೂನ್ಯದಿಂದ ಮೊದಲ ವೀಡಿಯೊಗೆ ಕರೆದೊಯ್ಯಲು Wan 2.2 14B GGUF ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಹಂತ 1 — ComfyUI ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ ಅಥವಾ ನವೀಕರಿಸಿ
comfy.org ನಿಂದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬಿಡುಗಡೆಯನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ. ಈಗಾಗಲೇ ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ್ದರೆ, ಮೊದಲು ನವೀಕರಿಸಿ — ಹಳೆಯ ನಿರ್ಮಾಣಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳೊಂದಿಗೆ "ಕೆಂಪು ಕಾಣೆಯಾದ ನೋಡ್" ದೋಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಹಂತ 2 — Wan 2.2 14B GGUF ಮಾದರಿಯನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
ನಿಮ್ಮ VRAM ಗಾಗಿ GGUF ಕ್ವಾಂಟೀಕರಣವನ್ನು ಆರಿಸಿ: 12GB ಗಾಗಿ Q4, 16GB ಗೆ Q5_K_M, 24GB ಗಾಗಿ Q8. ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸಿ ComfyUI/models/diffusion_models/. 5B ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಿ.
ಹಂತ 3 — ಅಧಿಕೃತ I2V ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
ಅಧಿಕೃತ Wan 2.2 I2V ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ತೆರೆಯಿರಿ. JSON ಅನ್ನು ComfyUI ಗೆ ಎಳೆಯಿರಿ. ನೋಡ್ಗಳು ಕೆಂಪು ಬಣ್ಣದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡರೆ, ಬಳಸಿ ComfyUI ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಕಾಣೆಯಾದ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲು.
ಹಂತ 4 — ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
ಸ್ಥಳೀಯ ವಾನ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ: 960 × 960, 784 × 1136ಅಥವಾ 720 × 1264. ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ, ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಮೂಲ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅಪ್ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡಿ, ನಂತರ VRAM ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನಲ್ಲಿ ರಚಿಸಿ.
ಹಂತ 5 — ನಿಮ್ಮ ಮೋಷನ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ರಚಿಸಿ
ಕೀಪ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಸರಳ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ-ಕೇಂದ್ರಿತ: “ನಿಧಾನವಾಗಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕಡೆಗೆ ತಿರುಗುತ್ತದೆ,” “ಕೂದಲು ಗಾಳಿಯಲ್ಲಿ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಬೀಸುತ್ತದೆ.” ಹಂತಗಳನ್ನು 20-30 ಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಿ, ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲರ್ ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ಕ್ಯೂ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್. 16GB+ GPU ನಲ್ಲಿ 5-15 ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಹಂತ 6 — ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ ಮತ್ತು ರಫ್ತು ಮಾಡಿ
ಚಲನೆಯ ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ಅಥವಾ ಅನಗತ್ಯ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚಲನೆಗಾಗಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ಸೀಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಟ್ವೀಕ್ ಮಾಡಿ ಅಥವಾ ಹಂತಗಳ ಎಣಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ. ಫ್ರೇಮ್ ಇಂಟರ್ಪೋಲೇಷನ್ ಅಥವಾ ಅಪ್ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಪೋಸ್ಟ್-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್
ವೇಗದ LoRA ಗಳು: ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು 5-10x ವೇಗವಾಗಿ ರಚಿಸಿ
ಮೂರು LoRA ಗಳು ರೆಂಡರ್ ಸಮಯವನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿತಗೊಳಿಸಿವೆ: ಲೈಟ್ನಿಂಗ್ (4-ಹಂತದ ಪೀಳಿಗೆ), ಕಾಸ್ವಿಡ್_ವಿ2 (0.3-0.5 ಶಕ್ತಿ), ಮತ್ತು ಲೈಟ್ಎಕ್ಸ್2ವಿ (0.4-0.6 ಸಾಮರ್ಥ್ಯ). CausVid + Lightx2v ಕಾಂಬೊ ಸಮುದಾಯದ ನೆಚ್ಚಿನದು. ಟೀಕ್ಯಾಶ್ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ - ಇದು ಕೈಗಳು, ಕೂದಲು ಮತ್ತು ವೇಗದ ಚಲನೆಯನ್ನು ಕೆಡಿಸುತ್ತದೆ.
GGUF ಕ್ವಾಂಟೀಕರಣದ ವಿವರಣೆ
GGUF ನಿಯಂತ್ರಿತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಷ್ಟದೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. Q8 ಬಹುತೇಕ ಪೂರ್ಣ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, Q5_K_M ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, Q4 ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕನಿಷ್ಠವಾಗಿದೆ. GGUF ಮಾದರಿಗಳು ಸಿಸ್ಟಮ್ RAM ನಿಂದ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ VRAM ಗಿಂತ 64GB RAM ಹೆಚ್ಚು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ ಕೆಲವು ಸಂರಚನೆಗಳಲ್ಲಿ.
5 ಸೆಕೆಂಡುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಧಿಯ ವೀಡಿಯೊ ಉತ್ಪಾದನೆ
ಬಳಸಿ ಲಾಂಗ್ಕ್ಯಾಟ್ ನಿರಂತರ ದೃಶ್ಯ ವಿಸ್ತರಣೆಗಾಗಿ, ಅಥವಾ ಪ್ರತಿ ಕ್ಲಿಪ್ನ ಅಂತಿಮ ಫ್ರೇಮ್ ಅನ್ನು ಮುಂದಿನ ಕ್ಲಿಪ್ನ ಮೊದಲ ಫ್ರೇಮ್ ಆಗಿ ಫೀಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಲಿಪ್ಗಳನ್ನು ಹೊಲಿಯಿರಿ. FLF2V ತಂತ್ರ ತಡೆರಹಿತ ಲೂಪ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಿಪ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಕ್ಷರ ಸ್ಥಿರತೆಯು ಇನ್ನೂ ಬಗೆಹರಿಯದ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ.
AI- ರಚಿತ ವೀಡಿಯೊಗಳಿಗೆ ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು
ಮೂರು ಮಾರ್ಗಗಳು: ಎಲ್ಟಿಎಕ್ಸ್ 2.3 ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ (ಸುಲಭವಾದ ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ವೀಡಿಯೊ ಗುಣಮಟ್ಟ), ಎಂ ಆಡಿಯೋ ವಾನ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ನಂತರದ ಪೀಳಿಗೆಗೆ ಸುತ್ತುವರಿದ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ವಾನ್ ಇನ್ಫೈನೈಟ್ ಟಾಕ್ ಲಿಪ್-ಸಿಂಕ್ ಮತ್ತು ಮಾತನಾಡುವ ತಲೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಸೇಜ್ ಅಟೆನ್ಶನ್ ಮತ್ತು ಇತರ ವೇಗ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಳು
ಋಷಿಗಮನ 3 ಟ್ರೈಟಾನ್-ವಿಂಡೋಸ್ನೊಂದಿಗೆ NVIDIA GPU ಗಳಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ವೇಗ ಲಾಭಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಟೈಲ್ಡ್ VAE ಗರಿಷ್ಠ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು AMD ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಅನಗತ್ಯ VRAM ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. SageAttention AMD ಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ComfyUI ವೀಡಿಯೊ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವುದು
OOM / ಮೆಮೊರಿ ಇಲ್ಲದಿರುವ ದೋಷಗಳು
ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್, ಕಡಿಮೆ GGUF ಕ್ವಾಂಟೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿ, ಟೈಲ್ಡ್ VAE ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ, ಕ್ಲಿಪ್ ಉದ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ. ವೀಡಿಯೊ ಅವಧಿಯ ಮಾಪಕಗಳು ವಿಸ್ಮಯಕಾರಿಯಾಗಿ VRAM ನೊಂದಿಗೆ - ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ದ್ವಿಗುಣಗೊಳಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಉದ್ದವನ್ನು ದ್ವಿಗುಣಗೊಳಿಸುವುದು.
ವಿರೂಪಗೊಂಡ ಅಥವಾ ಮಸುಕಾದ ಔಟ್ಪುಟ್
ಬಹುತೇಕ ಯಾವಾಗಲೂ Wan 5B ಅಥವಾ 1.3B ಮಾದರಿಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. 14B GGUF ಗೆ ಬದಲಿಸಿ. ಚಿತ್ರದ ಆಯಾಮಗಳು ಮಾದರಿಯ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅನುಪಾತಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆಯೇ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ VAE ಲೋಡ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
"mat1 ಮತ್ತು mat2 ಆಕಾರಗಳನ್ನು ಗುಣಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ" ದೋಷ
ಆಯಾಮದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲ: ನಿಮ್ಮ ಚಿತ್ರದ ಗಾತ್ರವು ಮಾದರಿ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗೆ ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ನೀವು ಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿ.
ಕೆಂಪು "ಕಾಣೆಯಾದ ನೋಡ್" ದೋಷಗಳು
ComfyUI ಹಳೆಯದಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ ನೋಡ್ಗಳು ಕಾಣೆಯಾಗಿವೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ನವೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಬಳಸಿ. ComfyUI ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಸ್ಥಾಪಿಸಲು.
ಅನಗತ್ಯ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚಲನೆ
"ಸೇರಿಸಿ"ಸ್ಥಿರ ಕ್ಯಾಮೆರಾ"ಅಥವಾ"ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಚಲನೆ ಇಲ್ಲ"ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗೆ." ಬಿಗಿಯಾದ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಕಂಟ್ರೋಲ್ನೆಟ್ ಬಳಸಿ ಅಥವಾ ಮೊದಲ-ಕೊನೆಯ-ಫ್ರೇಮ್ ತಂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡಿ.
ComfyUI vs. ಕ್ಲೌಡ್ ಪರ್ಯಾಯಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ComfyUI ಸರಿಯಾದ ಆಯ್ಕೆಯಾದಾಗ
ನೀವು 12GB+ VRAM ಹೊಂದಿರುವ NVIDIA GPU ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಸೃಜನಶೀಲ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಉಚಿತ-ಪ್ರತಿ-ರನ್ ಆರ್ಥಿಕತೆಗೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ಸಾಕಷ್ಟು ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದರೆ ComfyUI ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದಾಗ
ನಿಮ್ಮ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ವೀಡಿಯೊ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸದೆಯೇ ನೀವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. AI ಇಮೇಜ್ ಟು ವಿಡಿಯೋ ಯಾವುದೇ ವಾಟರ್ಮಾರ್ಕ್ಗಳಿಲ್ಲದೆ 4K ವರೆಗೆ ವೃತ್ತಿಪರ ಔಟ್ಪುಟ್ ನೀಡುತ್ತದೆ - ತಾಂತ್ರಿಕ ಸೆಟಪ್ ಇಲ್ಲದೆಯೇ ತ್ವರಿತ ಬದಲಾವಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ರಚನೆಕಾರರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನ: ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರಯೋಗ, ಮೇಘ ಉತ್ಪಾದನೆ
ಅನೇಕ ರಚನೆಕಾರರು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುತ್ತಾರೆ - ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, LoRA ಗಳು ಮತ್ತು ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳು - ನಂತರ ಅಂತಿಮ ಉತ್ಪಾದನಾ ಬ್ಯಾಚ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ಲೌಡ್ GPU ಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ, ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ರೆಂಡರ್ ವೇಗದೊಂದಿಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ.
ComfyUI ಇಮೇಜ್ ಟು ವಿಡಿಯೋದ FAQ ಗಳು
ComfyUI ಗೆ ಉತ್ತಮವಾದ ಇಮೇಜ್-ಟು-ವಿಡಿಯೋ ಮಾದರಿ ಯಾವುದು?
ವಾನ್ 2.2 14B ದೃಶ್ಯ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ, ಎಲ್ಟಿಎಕ್ಸ್ 2.3 ಸ್ಥಳೀಯ ಆಡಿಯೊಗಾಗಿ. Wan 5B ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಬಳಸಬೇಡಿ.
ComfyUI ವೀಡಿಯೊ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ನಿಮಗೆ ಎಷ್ಟು VRAM ಬೇಕು?
ಬಳಸಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ 12GB. ಆರಾಮದಾಯಕ 720p ಗೆ 16GB. ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಿಗೆ 24GB.
ನೀವು 8GB VRAM ನಲ್ಲಿ ComfyUI ಇಮೇಜ್-ಟು-ವಿಡಿಯೋವನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದೇ?
ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಹೌದು, ಆದರೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ OOM ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ. 12GB+ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ.
ComfyUI ನಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ರಚಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ?
RTX 4070/4080 ನಲ್ಲಿ 5-15 ನಿಮಿಷಗಳು, RTX 3060 ನಲ್ಲಿ 50 ನಿಮಿಷಗಳವರೆಗೆ. ವೇಗದ LoRA ಗಳು ಸಮಯವನ್ನು 5-10x ರಷ್ಟು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
ವಾನ್ 2.2 vs ಎಲ್ಟಿಎಕ್ಸ್ 2.3 — ಯಾವುದು ಉತ್ತಮ?
ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು LoRA ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ Wan 2.2 ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿದೆ. LTX 2.3 ವೇಗ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಆಡಿಯೊದಲ್ಲಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆರಿಸಿ.
AMD ಅಥವಾ Mac ನಲ್ಲಿ ಇಮೇಜ್-ಟು-ವೀಡಿಯೊಗೆ ನಾನು ComfyUI ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೇ?
ಲಿನಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ AMD ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಂಡೋಸ್ನಲ್ಲಿ AMD ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ. ಆಪಲ್ ಸಿಲಿಕಾನ್ Float8 ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. NVIDIA ಅಲ್ಲದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
5 ಸೆಕೆಂಡುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು?
ಬಳಸಿ ಲಾಂಗ್ಕ್ಯಾಟ್ ಪ್ರತಿ ಅಂತಿಮ ಫ್ರೇಮ್ ಅನ್ನು ಮುಂದಿನ ಆರಂಭಿಕ ಚಿತ್ರವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರಂತರ ಉತ್ಪಾದನೆ ಅಥವಾ ಹೊಲಿಗೆ ಕ್ಲಿಪ್ಗಳಿಗಾಗಿ. FLF2V ತಡೆರಹಿತ ಲೂಪ್ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ವಾನ್ 2.2 14B GGUF ಅತ್ಯುತ್ತಮ ದೃಶ್ಯ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ, ಕನಿಷ್ಠ 12 ಜಿಬಿ ವಿಆರ್ಎಎಂ (16-24GB ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ), ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಕ್ಲಿಪ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಮೇಲಿನ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. I2V ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ಕೇಪ್ ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರಲು ಪ್ರತಿ ಕೆಲವು ತಿಂಗಳಿಗೊಮ್ಮೆ ನಿಮ್ಮ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಾ? ಡೌನ್ಲೋಡ್ ವಾನ್ 2.2 14B GGUF ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಮತ್ತು ಮೇಲಿನ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ.
