KJNodes/samplersgenerated

Sampler SelfRefineVideo(SamplerSelfRefineVideo)

Su funcionalidad principal es permitirte planificar un cronograma de 'refinamiento aleatorio', especificando en qué intervalos de pasos se debe realizar un procesamiento adicional durante el proceso de muestreo.

Sampler Self Refine Video

input_mode
latent
SAMPLER
certain_percentage
0.999
uncertainty_threshold
0.20
verbose
seed
0
KJNodes

El nodo Sampler SelfRefineVideo es un intento de implementar https://github.com/agwmon/self-refine-video. Solo para pruebas – PUEDE NO FUNCIONAR COMO SE ESPERA. Este muestreador está diseñado para mejorar la calidad del vídeo refinando iterativamente píxeles inciertos durante el proceso de muestreo.

Casos de Uso

Usa el nodo Sampler SelfRefineVideo cuando quieras reducir el parpadeo y los saltos de fotogramas en vídeos generados durante transiciones de acción o escenas complejas. Por ejemplo, al crear animaciones con personajes que se mueven rápidamente, ajustar el umbral de incertidumbre y el porcentaje de certeza puede ayudar a estabilizar el movimiento. También es muy adecuado para escenas que requieren un alto nivel de detalle, como primeros planos faciales u objetos con texturas complejas, al permitir que el muestreador se centre en el refinamiento de regiones inciertas.

Entradas

NombreTipoRequeridoValor predeterminadoInformación / Notas
input_modeDYNAMICCOMBO-Cómo configurar el plan de pasos. Las opciones disponibles se determinan dinámicamente.
certain_percentageFLOTANTE0.999Porcentaje de píxeles ciertos para considerar el fotograma como cierto y saltar refinamiento adicional. Rango [0,1], paso 0.001.
uncertainty_thresholdFLOTANTE0.2Umbral de incertidumbre para considerar un píxel incierto. Rango [0,1], paso 0.01.
verboseBOOLEANOFalseHabilitar registro detallado durante el muestreo.
latentLATENTENo-Entrada latente opcional para obtener la forma de entrada para la separación de audio/vídeo LTX2.
seedENTERO0Semilla para muestreo estocástico. Rango [0, 2^64).

Salidas

TipoDescripción
MUESTREADORUn objeto muestreador configurado para autorrefinamiento.

Notas

  • Aumentar el refinamiento (disminuyendo certain_percentage o aumentando uncertainty_threshold) incrementará significativamente el tiempo de cómputo y el uso de recursos. Se recomienda comenzar las pruebas con la configuración predeterminada y luego ajustar gradualmente según la calidad de la salida.
  • input_mode controla cómo se genera el plan de refinamiento. Consulta las opciones dinámicas (por ejemplo, "auto") para conocer las estrategias disponibles.
  • La entrada latent es opcional y solo es necesaria si tu pipeline utiliza separación de audio/vídeo al estilo LTX2; de lo contrario, puede dejarse desconectada.
  • Esta implementación es experimental. El comportamiento puede cambiar o estar incompleto en comparación con la referencia original.

Enlace al Código Fuente del Nodo Sampler SelfRefineVideo

El nodo Sampler SelfRefineVideo es del paquete de nodos ComfyUI-KJNodes.

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