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ComfyUI-APISR

动漫图像视频超分辨率增强插件

ComfyUI-APISR是基于APISR模型的非官方实现,专为动漫图像和视频超分辨率处理设计。此插件提供2x和4x两种模型,支持GPU和CPU运算,可处理图像和视频。项目以高速度和优质效果为特点,提供批处理和逐帧处理两种模式,适应不同显存需求。通过简单的节点操作,ComfyUI-APISR实现动漫作品的画质提升,是ComfyUI平台上便捷的动漫超分辨率工具。

Upscale-A-Video - 基于扩散模型的时序一致视频超分辨率技术
AI视频处理GithubUpscale-A-VideoYouHQ数据集开源项目扩散模型视频超分辨率
Upscale-A-Video是一个视频超分辨率项目,采用扩散模型技术处理低分辨率视频和文本提示输入。该项目重点解决真实世界视频的时序一致性问题,并发布了YouHQ数据集用于模型训练和评估。Upscale-A-Video旨在提高视频分辨率的同时保持帧间连贯性。
ComfyUI_frontend - 现代化的用户界面 兼容现有扩展系统
AI绘图ComfyUIGithub前端开发开源项目扩展系统
ComfyUI_frontend是ComfyUI的现代化前端实现,完全兼容现有扩展系统。它引入了节点库侧边栏、队列/历史记录管理、模糊搜索等功能,优化了拖放操作和链接管理。该项目支持TypeScript,提供新API便于开发自定义扩展。ComfyUI_frontend通过改进用户界面和工作流程,增强了AI图像生成的操作体验。
ToonCrafter - AI静态卡通图像动画生成工具
AI动画生成AI工具ComfyUIToonCrafter卡通插画图像插值
ToonCrafter是一款基于AI算法的动画生成工具,能将静态卡通图像转化为流畅动画序列。它采用图像插值技术、卡通修正学习策略和灵活的草图编码器,提高了动画制作效率。ToonCrafter提供在线免费服务,并可与ComfyUI集成,为动画创作者提供AI辅助制作解决方案。该工具支持卡通草图插值、基于参考的草图上色等功能,适用于多种动画创作场景。
ComfyUI-IDM-VTON - AI驱动的虚拟试衣技术 ComfyUI与IDM-VTON的结合
ComfyUIGithubIDM-VTON图像处理开源项目深度学习虚拟试衣
ComfyUI-IDM-VTON是一个开源的虚拟试衣项目,将IDM-VTON技术整合到ComfyUI框架中。这个项目结合了高级图像处理和深度学习技术,实现了自动图像蒙版生成和人体姿态估计功能,提高了虚拟试衣的精确度。该工具需要至少16GB显存的GPU支持,主要面向研究AI驱动时尚技术的开发者和研究人员。
PIA - 个性化图像动画的创新解决方案
GithubPIA动态图像图像动画开源项目文本-图像对齐高动作可控性
PIA是一种个性化图像动画方法,使用插件式模块在文本到图像模型中生成高运动可控性和强文本图像对齐的视频。它支持1024x1024图像,并且在16GB GPU内存下高效运行,兼容Colab和HuggingFace平台。PIA提供多种动画风格和控制参数,如运动幅度和循环动画。通过简便的环境设置和预训练模型下载,用户可以高效地进行图像动画制作。
AI-Lossless-Zoomer - 基于Real-ESRGAN模型的图像无损放大工具
AI无损放大GithubReal-ESRGAN图像处理多线程处理开源项目批量处理
AI-Lossless-Zoomer是一个开源的图像放大工具,基于腾讯ARC Lab的Real-ESRGAN模型。该工具支持多线程和批量处理,可自定义输出格式和路径,并提供AI引擎选择功能。它在处理人像和动漫图片时表现出色,能实现高质量的图像放大。适用于Windows 7及以上系统,提供安装版和绿色版两种选择。
comfyui-browser - ComfyUI的全能型图像、视频和工作流管理扩展
ComfyUI BrowserGithubGit同步图像浏览工作流管理开源项目自定义节点
ComfyUI Browser是ComfyUI的功能扩展,专注于图像、视频和工作流的管理。该工具支持工作流同步至Git仓库,提供自定义节点和搜索功能,简化了输出管理和工作流收藏。通过订阅外部工作流源,ComfyUI Browser增强了ComfyUI的整体功能,提高了用户的工作效率。
ComfyUI_ADV_CLIP_emb - ComfyUI高级CLIP文本编码 提升提示词权重控制
CLIPComfyUIGithubSDXL开源项目提示词权重文本编码
ComfyUI_ADV_CLIP_emb项目引入高级CLIP文本编码节点,实现精细的提示词权重控制。该项目支持多种标记归一化和权重解释方法,如mean、length、comfy和A1111等。此外,项目还提供SDXL支持,包括专门的SDXL编码节点和参数添加节点。这些功能有助于精确调整AI生成图像的细节,增强创作灵活性。
StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率
GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练
StableSR项目采用扩散模型,提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本,已被IJCV期刊接受,并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。
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