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Model-based Pixel Upscale Workflow

Multiple ControlNets

针对Animagine XL V3.1 Lora训练活动而推出的一个简易的Lora批量测试工作流，请在load Lora节点处替换待测试Lora，并调整提示词（绿色节点为正向提示词，红色节点为负向提示词）、出图大小及数量（可在Empty Latent Image节点调整）等相关参数，有相关问题可在评论区提出

生成金属机械感的生物，前面提示词不变，只修改最后一个单词octopus（中文译文：章鱼）为其他生物即可。

Hires fix 只是以较低的分辨率创建图像，将其放大，然后通过 img2img 发送。请注意，在 ComfyUI 中，txt2img 和 img2img 是同一个节点。Txt2Img 是通过将空图像传递到具有最大降噪的采样器节点来实现的。

本工作流是SVD的基础模板，主要面向新手朋友。SVD是Stable Diffusion官方发布的生成式视频模型Stable Video Diffusion。只需上传一张图片，调整参数，即可生成一段几秒钟的视频。在本工作流中，上传任意尺寸图片，可生成3秒钟的长边为768像素的MP4视频，消耗约40点算力。参数讲解：基础参数（一般不用改）：Width: 生成视频的宽度；Height: 生成视频的高度；尺寸最好与上传的图片一致，建议在1500以内，为了节省算力，本工作流通过缩放图片，控制在768以内。Video frames: 生成的运动总帧数，建议最大选择25帧FPS: 视频每秒刷新多少张图像，6或者8运动参数（重点修改调试）：CFG: 越接近1，初始图像对画面的控制能力也就越小，建议3左右Motion bucketid: 数值越大运动幅度越大，建议100以内，不超过200Augmentation level: 添加到图像的噪声量，数值越大变化越大，建议0.1以内，不超过0.5CFG、Motion bucketid、Augmentation level要根据实际情况动态调整。

WAN2.1+ControlNet+VACE+丝滑跳舞视频生成，请注意这种跳舞视频模式，不同于传统的姿态控制，是一种自由度更高，且能产生不同效果的更能发挥AI自主创造的图生视频流程，所有的参数或需要说明的注意事项均在工作流程的备注信息里给予了建议，大家可以自己测试，用自己觉得更合理的方式来进行AI视频创作。必须提醒一下，如果用了FusionX加速lora，那么在后面的采样设置中，CFG值应该设置为1，大家可以试试看。

海艺的XL出图点模糊，出图后用sd图生图可以清晰一点。各种风格转换。不同模型作用不同。自己更换发挥。可以在sd1.5换上自己喜欢的人物lora。两个条件控制足够了，可以更换。封面是二次元旗袍转真人。

内附详细说明的纸艺风格艺术字工作流，上传白底黑字的图片，即可生成高质量的艺术字。工作流每个环节都有说明，同时设置超分模块，默认为普通出图，可根据需要连接即可切换。

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How to use: https://www.youtube.com/watch?v=sCJqmasct_c This is a workflow that quickly Upscale images to 8K resolution; simply drag and drop your image and click to run. The red section contains parameters that can be adjusted according to your needs. Thanks for ControlAltAI in youtube and Kijai in github. This workflow is bulit on top of them and I learned a lot form their work. Models: Checkpoint: SUPIR-v0Q: https://huggingface.co/camenduru/SUPIR/tree/main juggernaut xl v9rdphoto2 lightning: https://civitai.com/models/133005/juggernaut-xl Upscale_models: 4x_foolhardy_Remacri: https://huggingface.co/FacehugmanIII/4x_foolhardy_Remacri

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