
Kontext Dev图像编辑强一致性模型开源,SOTA级性能,单双图编辑测试,ComfyUI原生支持
本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“Kontext Dev图像编辑强一致性模型开源,SOTA级性能,单双图编辑测试,ComfyUI原生支持”。
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本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“音频驱动数字人MultiTalk的万相实现,IndexTTS+Kontext从无到有的视频生成”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“Minimax Remover视频对象移除模型,5种视频遮罩提取法总结,Sam2+Qwen2.5-VL,视频去水印实践”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“MAGREF&LightX2V,多图参考驱动的低步数高一致性视频生成,Depth Anything V2 Giant-1.3亿参数神深度图模型更新”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“LightX2V-4步高质量视频加速模型,VACE体系全兼容,快且好,例12秒超长首尾帧生成”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“一步到位的视频虚拟试衣,100%复现参考服装细节技术解析,视频换装最优方案”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“FusioniX-Phantom+VACE的SOTA级超速多图首尾帧工作流,Wan的反向提示词NAG技术实现”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“Phantom+VACE,极高一致性的图像参考且由姿态引导的视频生成,FusionXPhantom-8步合并加速模型实践”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“Self Forcing像抽卡一样极速生成视频,VACE流程全兼容,Wan多图首尾帧的创建”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“精准or非常规比例(4头身)姿态视频的提取,参考相似度提升,VACE的参考转绘经验分享,Wan14BT2VFusioniX合并模型更新测试”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“双节棍nunchaku-0.3版本更新,Flux生态全支持,低显存必备,至低三倍提速,Chroma模型前瞻测试”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“云端420GB镜像,Wan2.1视频全生态快速部署,VACE&Phantom等10套流程新增,Triton+SageAttention超级加速无报错使用”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“Wan 2.1-字节ATI模型轨迹控制进行可控视频的生成,CausVid V2加速模型更新动态更强,Uni3C视频运镜参考”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“FLUX.1Kontext对标GPT-Image的图像生成与编辑模型,一致性问题突破,多视图&换背景&转绘功能测试,即将开源~”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“Phantom 14B-Wan2.1多图驱动的高一致性视频生成实测,9.6倍AccVideo视频加速模型更新,二合一GGUF量化模型更新”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“VACE无限循环首尾帧-Image-Travel流程创建&分享,For循环与索引的使用”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“JoyCaption BetaOne×HiDream,开源最强图像反推打标工具更新,+SOTA级的图像生成模型HiDream原生支持,超绝洗图流更新”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“VACE的ComfyUI的原生实现,单多图参考&首尾帧&ControlNet&视频扩展和编辑&文生视频,7套流程最优实现复现”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“CausVid-Wan2.1视频12.5倍加速模型,3步生成720P视频,MoviiGen和Skyreels微调模型测试VACE模型7套工作流更新”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“VACE-14B强大的视频编辑创建模型正式版发布ComfyUI实现,单多图参考&首尾帧&ControlNet&视频扩展和编辑&文生视频,7套强劲流程分享”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“Flux-ControlNet-Union-Pro-2.0模型的开源更新&遮罩应用,细节完全保留的产品摄影,结合万物迁移流程进行更为稳定的迁移”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“LTX Video 13B 0.9.7深度实测:图生视频+多图首尾帧,视频放大模型的新思路,出人意料的优秀结果&自动化流程分享”。

本期视频来自 AI-KSK B站频道,主题为“ACE-Step非官方实现,15倍速4分钟20秒音乐生成,音乐的生成&扩展&重绘&编辑功能测试”。

如遇报错,输入指令 pip install "numpy>=2.0.0" --force-reinstall ,再次使用命令 python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 启动