Video Object removal with AI - ComfyUI TP OmnimatteZero - AI Clean-ups

자, 그럼 AI로 정리하고 confi를 사용해 봅시다 . 방금 TP ominate zero라는 것을 출시했는데, 이는 사전 학습된 비디오 확산 모델을 사용하는 ominate zero fast training ominate라는 모델 모듈을 기반으로 합니다 . 그러니까 기본적으로 그들은 사전 학습 모듈을 사용하여 무료로 빠른 학습을 진행하는데, 이는 학습을 위해 별도의 LoRa를 생성할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 추론 시간 속도로 작동하고 있습니다. 그러니까 그냥 실행만 하면 비디오 객체 제거 또는 정리가 될 겁니다 . 오른쪽. 그래서 저희가 쉽게 사용할 수 있도록 설정 버전을 만들었습니다 . 보시다시피. 그런 다음 여기에서 워크플로를 그대로 사용하면 됩니다 . 만약 워크플로우를 따라하고 싶다면, 제가 지금 보여드리는 것과 같은 형태가 될 것입니다 . 어, 이게 바로 마스킹 처리된 예시 영상에 포함된 내용입니다. 그리고 거기에는 클린업 플레이트가 있습니다. 그래서 저는 뭔가를 발견했습니다. 마스크를 확장하지 않고 사용하면 일부 아티팩트가 발생할 수 있습니다. 보이시나요? 오디오가 마스킹 경계선 사이의 틈을 감지하고 그곳에서 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하려고 하기 때문입니다 . 그러니까 기본적으로 이건 나머지 영상에 기반해서 마스크 영역을 그리는 거예요 . 오른쪽? 그 문제를 해결하는 한 가지 방법은 그냥 확장하는 것입니다. 그러니까 픽셀이 퍼지는 현상 같은 거죠. 그래서 지금은 훨씬 더 확장되었습니다. 그런 다음 처리를 진행하면 이제 모든 잔여물이 정리되는 것을 볼 수 있을 것입니다. 그럼 한번 볼까요? 여기서 실행 중인 과정은 30단계를 처리하는 것입니다 . 그래서 노이즈가 얼마나 발생하는지 단계별로 설명하고, 또한 이것은 confi 내부의 네이티브 모듈에서 네이티브 가중치를 실행하는 것입니다 . 그러니까 양적인 게 아니라는 뜻이죠 . 그래서 VRAM을 많이 사용하기 때문에 당연히 고성능 그래픽 카드가 필요합니다. 이 제품은 현재 95기가바이트를 사용하고 있습니다. 이는 여기서 보시는 장면이 240프레임의 장시간 촬영본이기 때문입니다.