PythonAI
基于 ComfyUI 与 AnimateDiff 的 30 秒人物成长 AI 视频制作教程
本文介绍使用 ComfyUI 和 AnimateDiff 插件制作 30 秒人物成长 AI 视频的流程。主要步骤包括安装必要组件、加载工作流文件、配置检查点模型与 VAE、设置动作模块及负向嵌入，并通过 BatchPromptSchedule 节点定义不同年龄段的画面描述。最终通过 Queue Prompt 生成视频，实现从婴儿到老人的时间演变效果。
本文介绍使用 ComfyUI 和 AnimateDiff 插件制作 30 秒人物成长 AI 视频的流程。主要步骤包括安装必要组件、加载工作流文件、配置检查点模型与 VAE、设置动作模块及负向嵌入，并通过 BatchPromptSchedule 节点定义不同年龄段的画面描述。最终通过 Queue Prompt 生成视频，实现从婴儿到老人的时间演变效果。
利用 AI 技术生成一段 30 秒的视频来展现一个人从出生到老去的生命历程，是目前较为流行的创作形式。本教程将详细介绍如何使用 ComfyUI 配合 AnimateDiff 插件实现这一效果。
首次载入特定工作流文件后，ComfyUI 可能会提示缺少 Custom Nodes。此时需通过 ComfyUI Manager 进行自动修复。
为了获得最佳生成效果，需要正确放置以下三类模型文件：
ComfyUI/models/checkpoints/.safetensors 文件放入上述目录后，刷新浏览器页面。在 Load Checkpoint 节点的 ckpt_name 下拉菜单中选择该模型。ComfyUI/models/vae/Load VAE 节点中选中。这有助于提升视频的色彩还原度。ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved/models/AnimateDiff Loader 节点的 model_name 下拉菜单中选择 mm_sd_v15_v2.ckpt。ComfyUI/models/embeddings/加载工作流文件后，重点在于配置 BatchPromptSchedule 节点。该节点允许用户为视频的不同帧数设定不同的画面描述，从而实现时间流逝的效果。
前面的数字代表对应的帧数，建议根据总时长合理分配。以下是一个标准的生命周期提示词示例：
{
"0": "a new born baby girl lying on a crib crying, top view",
"20": "a new born baby girl lying on a crib crying, top view",
"40": "a 5 years old toddler",
"60": "a 5 years old toddler",
"80": "10 year old girl running",
"120": "10 year old girl running",
"140": "20 year old woman graduates from college, on campus",
"160": "20 year old woman graduates from college, on campus",
"180": "25 year old woman working in office, professional suit",
"200": "25 year old woman working in office professional suit",
"220": "35 year old woman holding a baby, casual clothing",
"240": "35 year old woman holding a baby, casual clothing",
"260": "50 year old woman, looking at viewer, casual clothing",
"280": "50 year old woman, looking at viewer, casual clothing",
"300": "80 year old woman, looking at viewer, casual clothing",
"320": "80 year old woman, looking at viewer, casual clothing",
"340": "90 year old woman, top view, lying on death bed, hospital clothing, eyes closed",
"360": "90 year old woman, top view, lying on death bed, hospital clothing, eyes closed"
}
Queue Prompt 按钮开始生成任务。KSampler 节点上。AIGC 技术在视频生成领域的应用前景广阔。随着算法的迭代，此类工具将使内容创作更加高效智能。对于开发者而言，深入理解底层工作流逻辑，有助于在实际项目中灵活应用相关技术。
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