Échantillonneur SelfRefineVideo (SamplerSelfRefineVideo) - ComfyUI-KJNodes

Le nœud Sampler SelfRefineVideo est une tentative d’implémentation de https://github.com/agwmon/self-refine-video. Pour test uniquement – PEUT NE PAS FONCTIONNER COMME PRÉVU. Cet échantillonneur est conçu pour améliorer la qualité vidéo en raffinant de manière itérative les pixels incertains pendant le processus d’échantillonnage.

Cas d’utilisation

Utilisez le nœud Sampler SelfRefineVideo lorsque vous souhaitez réduire le scintillement et les sauts d’images dans les vidéos générées lors des transitions d’action ou dans les scènes complexes. Par exemple, lors de la création d’animations avec des personnages en mouvement rapide, l’ajustement du seuil d’incertitude et du pourcentage de certitude peut aider à stabiliser le mouvement. Il est également bien adapté aux scènes nécessitant un niveau de détail élevé, comme les gros plans sur le visage ou les objets à texture complexe, en permettant à l’échantillonneur de concentrer le raffinement sur les régions incertaines.

Entrées

Nom	Type	Requis	Valeur par défaut	Info‑bulle / Remarques
`input_mode`	COMBO DYNAMIQUE	Oui	-	Comment configurer le plan d’étapes. Les options disponibles sont déterminées dynamiquement.
`certain_percentage`	FLOTTANT	Oui	0.999	Pourcentage de pixels certains pour considérer l’image comme certaine et passer outre le raffinement ultérieur. Plage [0,1], pas de 0,001.
`uncertainty_threshold`	FLOTTANT	Oui	0,2	Seuil d’incertitude pour considérer un pixel comme incertain. Plage [0,1], pas de 0,01.
`verbose`	Booléen	Oui	Faux	Activer la journalisation détaillée pendant l’échantillonnage.
`latent`	LATENT	Non	-	Entrée latente optionnelle pour obtenir la forme d’entrée pour la séparation audio/vidéo LTX2.
`seed`	ENTIER	Oui	0	Graine pour l’échantillonnage stochastique. Plage [0, 2^64).

Sorties

Type	Description
ÉCHANTILLONNEUR	Un objet échantillonneur configuré pour l’auto‑raffinement.

Remarques

Augmenter le raffinement (en abaissant certain_percentage ou en augmentant uncertainty_threshold) augmentera considérablement le temps de calcul et l’utilisation des ressources. Il est recommandé de commencer les tests avec les paramètres par défaut, puis d’ajuster progressivement en fonction de la qualité de sortie.
Le champ input_mode contrôle la manière dont le plan de raffinement est généré. Consultez les options dynamiques (par exemple « auto ») pour connaître les stratégies disponibles.
L’entrée latent est optionnelle et n’est nécessaire que si votre pipeline utilise une séparation audio/vidéo de style LTX2 ; sinon, elle peut rester déconnectée.
Cette implémentation est expérimentale. Le comportement peut changer ou être incomplet par rapport à la référence en amont.

Lien vers le code source du nœud Sampler SelfRefineVideo

Le nœud Sampler SelfRefineVideo provient du pack de nœuds ComfyUI-KJNodes.

Échantillonneur SelfRefineVideo(SamplerSelfRefineVideo)

Sampler Self Refine Video