mirror of
https://git.datalinker.icu/kijai/ComfyUI-CogVideoXWrapper.git
synced 2026-05-02 18:46:42 +08:00
temporal tiling for longer outputs
This commit is contained in:
kijai
parent
b602a015bb
commit
bbfaee3adb
475
examples/cogvideo_long_01.json
Normal file
475
examples/cogvideo_long_01.json
Normal file
@ -0,0 +1,475 @@
|
|||||||
|
{
|
||||||
|
"last_node_id": 33,
|
||||||
|
"last_link_id": 60,
|
||||||
|
"nodes": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 30,
|
||||||
|
"type": "CogVideoTextEncode",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
500,
|
||||||
|
308
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": {
|
||||||
|
"0": 474.8450012207031,
|
||||||
|
"1": 164.7423553466797
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 2,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "clip",
|
||||||
|
"type": "CLIP",
|
||||||
|
"link": 54
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "conditioning",
|
||||||
|
"type": "CONDITIONING",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
55
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "CogVideoTextEncode"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"widgets_values": [
|
||||||
|
"A panda, dressed in a small, red jacket and a tiny hat, sits on a wooden stool in a serene bamboo forest. The panda's fluffy paws strum a miniature\nacoustic guitar, producing soft, melodic tunes. Nearby, a few other pandas gather, watching curiously and some clapping in rhythm. Sunlight filters\nthrough the tall bamboo, casting a gentle glow on the scene. The panda's face is expressive, showing concentration and joy as it plays. The\nbackground includes a small, flowing stream and vibrant green foliage, enhancing the peaceful and magical atmosphere of this unique musical\nperformance."
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 20,
|
||||||
|
"type": "CLIPLoader",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
-59,
|
||||||
|
397
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": {
|
||||||
|
"0": 451.30548095703125,
|
||||||
|
"1": 82
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 0,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "CLIP",
|
||||||
|
"type": "CLIP",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
54,
|
||||||
|
56
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "CLIPLoader"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"widgets_values": [
|
||||||
|
"t5\\google_t5-v1_1-xxl_encoderonly-fp8_e4m3fn.safetensors",
|
||||||
|
"sd3"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 31,
|
||||||
|
"type": "CogVideoTextEncode",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
503,
|
||||||
|
521
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": {
|
||||||
|
"0": 463.01251220703125,
|
||||||
|
"1": 98.10446166992188
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 3,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "clip",
|
||||||
|
"type": "CLIP",
|
||||||
|
"link": 56
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "conditioning",
|
||||||
|
"type": "CONDITIONING",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
57
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "CogVideoTextEncode"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"widgets_values": [
|
||||||
|
""
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 1,
|
||||||
|
"type": "DownloadAndLoadCogVideoModel",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
649,
|
||||||
|
182
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": {
|
||||||
|
"0": 315,
|
||||||
|
"1": 58
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 1,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "cogvideo_pipe",
|
||||||
|
"type": "COGVIDEOPIPE",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
36
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "DownloadAndLoadCogVideoModel"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"widgets_values": [
|
||||||
|
"bf16"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 11,
|
||||||
|
"type": "CogVideoDecode",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
1140,
|
||||||
|
783
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": {
|
||||||
|
"0": 210,
|
||||||
|
"1": 46
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 5,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "pipeline",
|
||||||
|
"type": "COGVIDEOPIPE",
|
||||||
|
"link": 37
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "samples",
|
||||||
|
"type": "LATENT",
|
||||||
|
"link": 38
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "images",
|
||||||
|
"type": "IMAGE",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
59
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "CogVideoDecode"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 33,
|
||||||
|
"type": "GetImageSizeAndCount",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
1189,
|
||||||
|
134
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": {
|
||||||
|
"0": 210,
|
||||||
|
"1": 86
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 6,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "image",
|
||||||
|
"type": "IMAGE",
|
||||||
|
"link": 59
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "image",
|
||||||
|
"type": "IMAGE",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
60
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 0
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "720 width",
|
||||||
|
"type": "INT",
|
||||||
|
"links": null,
|
||||||
|
"shape": 3
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "480 height",
|
||||||
|
"type": "INT",
|
||||||
|
"links": null,
|
||||||
|
"shape": 3
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "122 count",
|
||||||
|
"type": "INT",
|
||||||
|
"links": null,
|
||||||
|
"shape": 3
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "GetImageSizeAndCount"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 22,
|
||||||
|
"type": "CogVideoSampler",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
1041,
|
||||||
|
342
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": {
|
||||||
|
"0": 315,
|
||||||
|
"1": 382
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 4,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "pipeline",
|
||||||
|
"type": "COGVIDEOPIPE",
|
||||||
|
"link": 36
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "positive",
|
||||||
|
"type": "CONDITIONING",
|
||||||
|
"link": 55,
|
||||||
|
"slot_index": 1
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "negative",
|
||||||
|
"type": "CONDITIONING",
|
||||||
|
"link": 57
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "samples",
|
||||||
|
"type": "LATENT",
|
||||||
|
"link": null
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "cogvideo_pipe",
|
||||||
|
"type": "COGVIDEOPIPE",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
37
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "samples",
|
||||||
|
"type": "LATENT",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
38
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "CogVideoSampler"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"widgets_values": [
|
||||||
|
480,
|
||||||
|
720,
|
||||||
|
128,
|
||||||
|
8,
|
||||||
|
25,
|
||||||
|
6,
|
||||||
|
806286757407563,
|
||||||
|
"fixed",
|
||||||
|
"DDIM",
|
||||||
|
48,
|
||||||
|
12,
|
||||||
|
1
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 32,
|
||||||
|
"type": "VHS_VideoCombine",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
1439,
|
||||||
|
122
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": [
|
||||||
|
563.3333740234375,
|
||||||
|
686.2222493489583
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 7,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "images",
|
||||||
|
"type": "IMAGE",
|
||||||
|
"link": 60,
|
||||||
|
"slot_index": 0
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "audio",
|
||||||
|
"type": "VHS_AUDIO",
|
||||||
|
"link": null
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "meta_batch",
|
||||||
|
"type": "VHS_BatchManager",
|
||||||
|
"link": null
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "vae",
|
||||||
|
"type": "VAE",
|
||||||
|
"link": null
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "Filenames",
|
||||||
|
"type": "VHS_FILENAMES",
|
||||||
|
"links": null,
|
||||||
|
"shape": 3
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "VHS_VideoCombine"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"widgets_values": {
|
||||||
|
"frame_rate": 8,
|
||||||
|
"loop_count": 0,
|
||||||
|
"filename_prefix": "AnimateDiff",
|
||||||
|
"format": "video/h264-mp4",
|
||||||
|
"pix_fmt": "yuv420p",
|
||||||
|
"crf": 19,
|
||||||
|
"save_metadata": true,
|
||||||
|
"pingpong": false,
|
||||||
|
"save_output": false,
|
||||||
|
"videopreview": {
|
||||||
|
"hidden": false,
|
||||||
|
"paused": false,
|
||||||
|
"params": {
|
||||||
|
"filename": "AnimateDiff_00002.mp4",
|
||||||
|
"subfolder": "",
|
||||||
|
"type": "temp",
|
||||||
|
"format": "video/h264-mp4",
|
||||||
|
"frame_rate": 8
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
[
|
||||||
|
36,
|
||||||
|
1,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
22,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
"COGVIDEOPIPE"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
[
|
||||||
|
37,
|
||||||
|
22,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
11,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
"COGVIDEOPIPE"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
[
|
||||||
|
38,
|
||||||
|
22,
|
||||||
|
1,
|
||||||
|
11,
|
||||||
|
1,
|
||||||
|
"LATENT"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
[
|
||||||
|
54,
|
||||||
|
20,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
30,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
"CLIP"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
[
|
||||||
|
55,
|
||||||
|
30,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
22,
|
||||||
|
1,
|
||||||
|
"CONDITIONING"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
[
|
||||||
|
56,
|
||||||
|
20,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
31,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
"CLIP"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
[
|
||||||
|
57,
|
||||||
|
31,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
22,
|
||||||
|
2,
|
||||||
|
"CONDITIONING"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
[
|
||||||
|
59,
|
||||||
|
11,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
33,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
"IMAGE"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
[
|
||||||
|
60,
|
||||||
|
33,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
32,
|
||||||
|
0,
|
||||||
|
"IMAGE"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"groups": [],
|
||||||
|
"config": {},
|
||||||
|
"extra": {
|
||||||
|
"ds": {
|
||||||
|
"scale": 0.9090909090909091,
|
||||||
|
"offset": [
|
||||||
|
49.8551278885073,
|
||||||
|
87.4070604693312
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"version": 0.4
|
||||||
|
}
|
||||||
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||||||
{
|
{
|
||||||
"last_node_id": 69,
|
"last_node_id": 70,
|
||||||
"last_link_id": 176,
|
"last_link_id": 181,
|
||||||
"nodes": [
|
"nodes": [
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"id": 20,
|
"id": 20,
|
||||||
@ -48,7 +48,7 @@
|
|||||||
"1": 86
|
"1": 86
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"flags": {},
|
"flags": {},
|
||||||
"order": 13,
|
"order": 12,
|
||||||
"mode": 0,
|
"mode": 0,
|
||||||
"inputs": [
|
"inputs": [
|
||||||
{
|
{
|
||||||
@ -81,7 +81,7 @@
|
|||||||
"shape": 3
|
"shape": 3
|
||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"name": "25 count",
|
"name": "26 count",
|
||||||
"type": "INT",
|
"type": "INT",
|
||||||
"links": [
|
"links": [
|
||||||
121
|
121
|
||||||
@ -166,47 +166,6 @@
|
|||||||
"bf16"
|
"bf16"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": 11,
|
|
||||||
"type": "CogVideoDecode",
|
|
||||||
"pos": [
|
|
||||||
1201,
|
|
||||||
684
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"size": {
|
|
||||||
"0": 210,
|
|
||||||
"1": 46
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"flags": {},
|
|
||||||
"order": 12,
|
|
||||||
"mode": 0,
|
|
||||||
"inputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "pipeline",
|
|
||||||
"type": "COGVIDEOPIPE",
|
|
||||||
"link": 166
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "samples",
|
|
||||||
"type": "LATENT",
|
|
||||||
"link": 167
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"outputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "images",
|
|
||||||
"type": "IMAGE",
|
|
||||||
"links": [
|
|
||||||
118
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"shape": 3,
|
|
||||||
"slot_index": 0
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"properties": {
|
|
||||||
"Node name for S&R": "CogVideoDecode"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"id": 41,
|
"id": 41,
|
||||||
"type": "ImageResizeKJ",
|
"type": "ImageResizeKJ",
|
||||||
@ -225,7 +184,7 @@
|
|||||||
{
|
{
|
||||||
"name": "image",
|
"name": "image",
|
||||||
"type": "IMAGE",
|
"type": "IMAGE",
|
||||||
"link": 128
|
"link": 180
|
||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"name": "get_image_size",
|
"name": "get_image_size",
|
||||||
@ -328,124 +287,6 @@
|
|||||||
"Node name for S&R": "CogVideoImageEncode"
|
"Node name for S&R": "CogVideoImageEncode"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": 57,
|
|
||||||
"type": "GetImageSizeAndCount",
|
|
||||||
"pos": [
|
|
||||||
603,
|
|
||||||
-65
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"size": [
|
|
||||||
202.21431350127853,
|
|
||||||
99.2360176040001
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"flags": {},
|
|
||||||
"order": 8,
|
|
||||||
"mode": 0,
|
|
||||||
"inputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "image",
|
|
||||||
"type": "IMAGE",
|
|
||||||
"link": 126,
|
|
||||||
"slot_index": 0
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"outputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "image",
|
|
||||||
"type": "IMAGE",
|
|
||||||
"links": [
|
|
||||||
129,
|
|
||||||
136
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"shape": 3,
|
|
||||||
"slot_index": 0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "720 width",
|
|
||||||
"type": "INT",
|
|
||||||
"links": [
|
|
||||||
165
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"shape": 3,
|
|
||||||
"slot_index": 1
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "480 height",
|
|
||||||
"type": "INT",
|
|
||||||
"links": [
|
|
||||||
164
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"shape": 3,
|
|
||||||
"slot_index": 2
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "28 count",
|
|
||||||
"type": "INT",
|
|
||||||
"links": [
|
|
||||||
171,
|
|
||||||
173
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"shape": 3,
|
|
||||||
"slot_index": 3
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"properties": {
|
|
||||||
"Node name for S&R": "GetImageSizeAndCount"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": 67,
|
|
||||||
"type": "SimpleMath+",
|
|
||||||
"pos": [
|
|
||||||
665,
|
|
||||||
98
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"size": {
|
|
||||||
"0": 315,
|
|
||||||
"1": 78
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"flags": {
|
|
||||||
"collapsed": true
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"order": 10,
|
|
||||||
"mode": 0,
|
|
||||||
"inputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "a",
|
|
||||||
"type": "INT,FLOAT",
|
|
||||||
"link": 173
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "b",
|
|
||||||
"type": "INT,FLOAT",
|
|
||||||
"link": null
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"outputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "INT",
|
|
||||||
"type": "INT",
|
|
||||||
"links": [
|
|
||||||
174
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"shape": 3,
|
|
||||||
"slot_index": 0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "FLOAT",
|
|
||||||
"type": "FLOAT",
|
|
||||||
"links": null,
|
|
||||||
"shape": 3
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"properties": {
|
|
||||||
"Node name for S&R": "SimpleMath+"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"widgets_values": [
|
|
||||||
"a - 4"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"id": 59,
|
"id": 59,
|
||||||
"type": "GetImageRangeFromBatch",
|
"type": "GetImageRangeFromBatch",
|
||||||
@ -460,7 +301,7 @@
|
|||||||
"flags": {
|
"flags": {
|
||||||
"collapsed": true
|
"collapsed": true
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"order": 15,
|
"order": 14,
|
||||||
"mode": 0,
|
"mode": 0,
|
||||||
"inputs": [
|
"inputs": [
|
||||||
{
|
{
|
||||||
@ -520,7 +361,7 @@
|
|||||||
"1": 102
|
"1": 102
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"flags": {},
|
"flags": {},
|
||||||
"order": 16,
|
"order": 15,
|
||||||
"mode": 0,
|
"mode": 0,
|
||||||
"inputs": [
|
"inputs": [
|
||||||
{
|
{
|
||||||
@ -567,7 +408,7 @@
|
|||||||
"flags": {
|
"flags": {
|
||||||
"collapsed": true
|
"collapsed": true
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"order": 14,
|
"order": 13,
|
||||||
"mode": 0,
|
"mode": 0,
|
||||||
"inputs": [
|
"inputs": [
|
||||||
{
|
{
|
||||||
@ -605,184 +446,6 @@
|
|||||||
"a - b"
|
"a - b"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": 45,
|
|
||||||
"type": "VHS_LoadVideo",
|
|
||||||
"pos": [
|
|
||||||
-93,
|
|
||||||
-153
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"size": [
|
|
||||||
235.1999969482422,
|
|
||||||
371.5999984741211
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"flags": {},
|
|
||||||
"order": 6,
|
|
||||||
"mode": 0,
|
|
||||||
"inputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "meta_batch",
|
|
||||||
"type": "VHS_BatchManager",
|
|
||||||
"link": null
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "vae",
|
|
||||||
"type": "VAE",
|
|
||||||
"link": null
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "frame_load_cap",
|
|
||||||
"type": "INT",
|
|
||||||
"link": 176,
|
|
||||||
"widget": {
|
|
||||||
"name": "frame_load_cap"
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"outputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "IMAGE",
|
|
||||||
"type": "IMAGE",
|
|
||||||
"links": [
|
|
||||||
128
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"shape": 3,
|
|
||||||
"slot_index": 0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "frame_count",
|
|
||||||
"type": "INT",
|
|
||||||
"links": null,
|
|
||||||
"shape": 3
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "audio",
|
|
||||||
"type": "VHS_AUDIO",
|
|
||||||
"links": null,
|
|
||||||
"shape": 3
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "video_info",
|
|
||||||
"type": "VHS_VIDEOINFO",
|
|
||||||
"links": null,
|
|
||||||
"shape": 3
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"properties": {
|
|
||||||
"Node name for S&R": "VHS_LoadVideo"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"widgets_values": {
|
|
||||||
"video": "jeep.mp4",
|
|
||||||
"force_rate": 0,
|
|
||||||
"force_size": "Disabled",
|
|
||||||
"custom_width": 512,
|
|
||||||
"custom_height": 512,
|
|
||||||
"frame_load_cap": 20,
|
|
||||||
"skip_first_frames": 0,
|
|
||||||
"select_every_nth": 1,
|
|
||||||
"choose video to upload": "image",
|
|
||||||
"videopreview": {
|
|
||||||
"hidden": false,
|
|
||||||
"paused": false,
|
|
||||||
"params": {
|
|
||||||
"frame_load_cap": 20,
|
|
||||||
"skip_first_frames": 0,
|
|
||||||
"force_rate": 0,
|
|
||||||
"filename": "jeep.mp4",
|
|
||||||
"type": "input",
|
|
||||||
"format": "video/mp4",
|
|
||||||
"select_every_nth": 1
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": 68,
|
|
||||||
"type": "SimpleMath+",
|
|
||||||
"pos": [
|
|
||||||
-75,
|
|
||||||
-197
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"size": {
|
|
||||||
"0": 315,
|
|
||||||
"1": 78
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"flags": {
|
|
||||||
"collapsed": true
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"order": 5,
|
|
||||||
"mode": 0,
|
|
||||||
"inputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "a",
|
|
||||||
"type": "INT,FLOAT",
|
|
||||||
"link": 175,
|
|
||||||
"slot_index": 0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "b",
|
|
||||||
"type": "INT,FLOAT",
|
|
||||||
"link": null
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"outputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "INT",
|
|
||||||
"type": "INT",
|
|
||||||
"links": [
|
|
||||||
176
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"shape": 3,
|
|
||||||
"slot_index": 0
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "FLOAT",
|
|
||||||
"type": "FLOAT",
|
|
||||||
"links": null,
|
|
||||||
"shape": 3
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"properties": {
|
|
||||||
"Node name for S&R": "SimpleMath+"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"widgets_values": [
|
|
||||||
"a + 4"
|
|
||||||
]
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": 69,
|
|
||||||
"type": "INTConstant",
|
|
||||||
"pos": [
|
|
||||||
-90,
|
|
||||||
-305
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"size": [
|
|
||||||
200,
|
|
||||||
58
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"flags": {},
|
|
||||||
"order": 2,
|
|
||||||
"mode": 0,
|
|
||||||
"outputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "value",
|
|
||||||
"type": "INT",
|
|
||||||
"links": [
|
|
||||||
175
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"shape": 3
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"title": "Frames to load",
|
|
||||||
"properties": {
|
|
||||||
"Node name for S&R": "INTConstant"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"widgets_values": [
|
|
||||||
24
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"color": "#1b4669",
|
|
||||||
"bgcolor": "#29699c"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"id": 47,
|
"id": 47,
|
||||||
"type": "VHS_VideoCombine",
|
"type": "VHS_VideoCombine",
|
||||||
@ -795,7 +458,7 @@
|
|||||||
711.3333333333333
|
711.3333333333333
|
||||||
],
|
],
|
||||||
"flags": {},
|
"flags": {},
|
||||||
"order": 17,
|
"order": 16,
|
||||||
"mode": 0,
|
"mode": 0,
|
||||||
"inputs": [
|
"inputs": [
|
||||||
{
|
{
|
||||||
@ -854,6 +517,47 @@
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 11,
|
||||||
|
"type": "CogVideoDecode",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
1224,
|
||||||
|
737
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": {
|
||||||
|
"0": 210,
|
||||||
|
"1": 46
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 11,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "pipeline",
|
||||||
|
"type": "COGVIDEOPIPE",
|
||||||
|
"link": 166
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "samples",
|
||||||
|
"type": "LATENT",
|
||||||
|
"link": 167
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "images",
|
||||||
|
"type": "IMAGE",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
118
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "CogVideoDecode"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"id": 30,
|
"id": 30,
|
||||||
"type": "CogVideoTextEncode",
|
"type": "CogVideoTextEncode",
|
||||||
@ -890,9 +594,259 @@
|
|||||||
"Node name for S&R": "CogVideoTextEncode"
|
"Node name for S&R": "CogVideoTextEncode"
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"widgets_values": [
|
"widgets_values": [
|
||||||
"A high-definition nature video showcasing a vibrant red panda as it gracefully runs down a crystal-clear stream, surrounded by the serene ambiance of a dense, verdant forest. The sunlight filters through the canopy of tall trees, casting dappled light on the forest floor, while the gentle sound of flowing water and rustling leaves creates a peaceful atmosphere. The red panda’s fur glistens in the sunlight, highlighting its striking red and white markings as it navigates the stream with agility and playfulness, occasionally pausing to drink from the water or look around curiously."
|
"A high-definition nature video showcasing a brown bear as it gracefully runs down a crystal-clear stream, surrounded by the serene ambiance of a dense, verdant forest. The sunlight filters through the canopy of tall trees, casting dappled light on the forest floor, while the gentle sound of flowing water and rustling leaves creates a peaceful atmosphere. The brown bear's fur glistens in the sunlight, highlighting its striking red and white markings as it navigates the stream with agility and playfulness."
|
||||||
]
|
]
|
||||||
},
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 57,
|
||||||
|
"type": "GetImageSizeAndCount",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
603,
|
||||||
|
-65
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": {
|
||||||
|
"0": 202.2143096923828,
|
||||||
|
"1": 99.23601531982422
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 8,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "image",
|
||||||
|
"type": "IMAGE",
|
||||||
|
"link": 126,
|
||||||
|
"slot_index": 0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "image",
|
||||||
|
"type": "IMAGE",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
129,
|
||||||
|
136
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 0
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "720 width",
|
||||||
|
"type": "INT",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
165
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 1
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "480 height",
|
||||||
|
"type": "INT",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
164
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 2
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "32 count",
|
||||||
|
"type": "INT",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
171,
|
||||||
|
178,
|
||||||
|
181
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 3
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "GetImageSizeAndCount"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 45,
|
||||||
|
"type": "VHS_LoadVideo",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
-93,
|
||||||
|
-153
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": [
|
||||||
|
235.1999969482422,
|
||||||
|
359.5999984741211
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 5,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "meta_batch",
|
||||||
|
"type": "VHS_BatchManager",
|
||||||
|
"link": null
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "vae",
|
||||||
|
"type": "VAE",
|
||||||
|
"link": null
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "frame_load_cap",
|
||||||
|
"type": "INT",
|
||||||
|
"link": 177,
|
||||||
|
"widget": {
|
||||||
|
"name": "frame_load_cap"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "IMAGE",
|
||||||
|
"type": "IMAGE",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
179
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 0
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "frame_count",
|
||||||
|
"type": "INT",
|
||||||
|
"links": null,
|
||||||
|
"shape": 3
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "audio",
|
||||||
|
"type": "VHS_AUDIO",
|
||||||
|
"links": null,
|
||||||
|
"shape": 3
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "video_info",
|
||||||
|
"type": "VHS_VIDEOINFO",
|
||||||
|
"links": null,
|
||||||
|
"shape": 3
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "VHS_LoadVideo"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"widgets_values": {
|
||||||
|
"video": "jeep.mp4",
|
||||||
|
"force_rate": 0,
|
||||||
|
"force_size": "Disabled",
|
||||||
|
"custom_width": 512,
|
||||||
|
"custom_height": 512,
|
||||||
|
"frame_load_cap": 20,
|
||||||
|
"skip_first_frames": 0,
|
||||||
|
"select_every_nth": 1,
|
||||||
|
"choose video to upload": "image",
|
||||||
|
"videopreview": {
|
||||||
|
"hidden": false,
|
||||||
|
"paused": false,
|
||||||
|
"params": {
|
||||||
|
"frame_load_cap": 20,
|
||||||
|
"skip_first_frames": 0,
|
||||||
|
"force_rate": 0,
|
||||||
|
"filename": "jeep.mp4",
|
||||||
|
"type": "input",
|
||||||
|
"format": "video/mp4",
|
||||||
|
"select_every_nth": 1
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 70,
|
||||||
|
"type": "GetImageSizeAndCount",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
214,
|
||||||
|
-234
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": {
|
||||||
|
"0": 202.2143096923828,
|
||||||
|
"1": 99.23601531982422
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 6,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "image",
|
||||||
|
"type": "IMAGE",
|
||||||
|
"link": 179,
|
||||||
|
"slot_index": 0
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "image",
|
||||||
|
"type": "IMAGE",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
180
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 0
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "512 width",
|
||||||
|
"type": "INT",
|
||||||
|
"links": [],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 1
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "256 height",
|
||||||
|
"type": "INT",
|
||||||
|
"links": [],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 2
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "32 count",
|
||||||
|
"type": "INT",
|
||||||
|
"links": [],
|
||||||
|
"shape": 3,
|
||||||
|
"slot_index": 3
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "GetImageSizeAndCount"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 69,
|
||||||
|
"type": "INTConstant",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
-90,
|
||||||
|
-305
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": {
|
||||||
|
"0": 210,
|
||||||
|
"1": 58
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 2,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "value",
|
||||||
|
"type": "INT",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
177
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"title": "Frames to load",
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "INTConstant"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"widgets_values": [
|
||||||
|
32
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"color": "#1b4669",
|
||||||
|
"bgcolor": "#29699c"
|
||||||
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"id": 64,
|
"id": 64,
|
||||||
"type": "CogVideoSampler",
|
"type": "CogVideoSampler",
|
||||||
@ -902,10 +856,10 @@
|
|||||||
],
|
],
|
||||||
"size": [
|
"size": [
|
||||||
315,
|
315,
|
||||||
342
|
370
|
||||||
],
|
],
|
||||||
"flags": {},
|
"flags": {},
|
||||||
"order": 11,
|
"order": 10,
|
||||||
"mode": 0,
|
"mode": 0,
|
||||||
"inputs": [
|
"inputs": [
|
||||||
{
|
{
|
||||||
@ -947,10 +901,19 @@
|
|||||||
{
|
{
|
||||||
"name": "num_frames",
|
"name": "num_frames",
|
||||||
"type": "INT",
|
"type": "INT",
|
||||||
"link": 174,
|
"link": 178,
|
||||||
"widget": {
|
"widget": {
|
||||||
"name": "num_frames"
|
"name": "num_frames"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "t_tile_length",
|
||||||
|
"type": "INT",
|
||||||
|
"link": 181,
|
||||||
|
"widget": {
|
||||||
|
"name": "t_tile_length"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"slot_index": 7
|
||||||
}
|
}
|
||||||
],
|
],
|
||||||
"outputs": [
|
"outputs": [
|
||||||
@ -979,12 +942,14 @@
|
|||||||
720,
|
720,
|
||||||
16,
|
16,
|
||||||
8,
|
8,
|
||||||
50,
|
25,
|
||||||
9,
|
9,
|
||||||
12,
|
13,
|
||||||
"fixed",
|
"fixed",
|
||||||
"DPM",
|
"DDIM",
|
||||||
0.81
|
32,
|
||||||
|
2,
|
||||||
|
0.8
|
||||||
]
|
]
|
||||||
}
|
}
|
||||||
],
|
],
|
||||||
@ -1037,14 +1002,6 @@
|
|||||||
0,
|
0,
|
||||||
"IMAGE"
|
"IMAGE"
|
||||||
],
|
],
|
||||||
[
|
|
||||||
128,
|
|
||||||
45,
|
|
||||||
0,
|
|
||||||
41,
|
|
||||||
0,
|
|
||||||
"IMAGE"
|
|
||||||
],
|
|
||||||
[
|
[
|
||||||
129,
|
129,
|
||||||
57,
|
57,
|
||||||
@ -1166,35 +1123,43 @@
|
|||||||
"LATENT"
|
"LATENT"
|
||||||
],
|
],
|
||||||
[
|
[
|
||||||
173,
|
177,
|
||||||
57,
|
69,
|
||||||
3,
|
|
||||||
67,
|
|
||||||
0,
|
0,
|
||||||
"INT,FLOAT"
|
45,
|
||||||
|
2,
|
||||||
|
"INT"
|
||||||
],
|
],
|
||||||
[
|
[
|
||||||
174,
|
178,
|
||||||
67,
|
57,
|
||||||
0,
|
3,
|
||||||
64,
|
64,
|
||||||
6,
|
6,
|
||||||
"INT"
|
"INT"
|
||||||
],
|
],
|
||||||
[
|
[
|
||||||
175,
|
179,
|
||||||
69,
|
45,
|
||||||
0,
|
0,
|
||||||
68,
|
70,
|
||||||
0,
|
0,
|
||||||
"INT,FLOAT"
|
"IMAGE"
|
||||||
],
|
],
|
||||||
[
|
[
|
||||||
176,
|
180,
|
||||||
68,
|
70,
|
||||||
0,
|
0,
|
||||||
45,
|
41,
|
||||||
2,
|
0,
|
||||||
|
"IMAGE"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
[
|
||||||
|
181,
|
||||||
|
57,
|
||||||
|
3,
|
||||||
|
64,
|
||||||
|
7,
|
||||||
"INT"
|
"INT"
|
||||||
]
|
]
|
||||||
],
|
],
|
||||||
@ -1204,8 +1169,8 @@
|
|||||||
"ds": {
|
"ds": {
|
||||||
"scale": 0.7513148009015777,
|
"scale": 0.7513148009015777,
|
||||||
"offset": [
|
"offset": [
|
||||||
281.39770788130244,
|
177.74090581831425,
|
||||||
559.6153930987157
|
461.56507330501444
|
||||||
]
|
]
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
|
|||||||
@ -2,77 +2,6 @@
|
|||||||
"last_node_id": 31,
|
"last_node_id": 31,
|
||||||
"last_link_id": 57,
|
"last_link_id": 57,
|
||||||
"nodes": [
|
"nodes": [
|
||||||
{
|
|
||||||
"id": 22,
|
|
||||||
"type": "CogVideoSampler",
|
|
||||||
"pos": [
|
|
||||||
1041,
|
|
||||||
342
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"size": {
|
|
||||||
"0": 315,
|
|
||||||
"1": 334
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"flags": {},
|
|
||||||
"order": 4,
|
|
||||||
"mode": 0,
|
|
||||||
"inputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "pipeline",
|
|
||||||
"type": "COGVIDEOPIPE",
|
|
||||||
"link": 36
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "positive",
|
|
||||||
"type": "CONDITIONING",
|
|
||||||
"link": 55,
|
|
||||||
"slot_index": 1
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "negative",
|
|
||||||
"type": "CONDITIONING",
|
|
||||||
"link": 57
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "samples",
|
|
||||||
"type": "LATENT",
|
|
||||||
"link": null
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"outputs": [
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "cogvideo_pipe",
|
|
||||||
"type": "COGVIDEOPIPE",
|
|
||||||
"links": [
|
|
||||||
37
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"shape": 3
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"name": "samples",
|
|
||||||
"type": "LATENT",
|
|
||||||
"links": [
|
|
||||||
38
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"shape": 3
|
|
||||||
}
|
|
||||||
],
|
|
||||||
"properties": {
|
|
||||||
"Node name for S&R": "CogVideoSampler"
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"widgets_values": [
|
|
||||||
480,
|
|
||||||
720,
|
|
||||||
16,
|
|
||||||
8,
|
|
||||||
25,
|
|
||||||
6,
|
|
||||||
806286757407561,
|
|
||||||
"fixed",
|
|
||||||
"DDIM",
|
|
||||||
1
|
|
||||||
]
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"id": 28,
|
"id": 28,
|
||||||
"type": "VHS_VideoCombine",
|
"type": "VHS_VideoCombine",
|
||||||
@ -82,7 +11,7 @@
|
|||||||
],
|
],
|
||||||
"size": [
|
"size": [
|
||||||
667.752197265625,
|
667.752197265625,
|
||||||
755.8347981770833
|
310
|
||||||
],
|
],
|
||||||
"flags": {},
|
"flags": {},
|
||||||
"order": 6,
|
"order": 6,
|
||||||
@ -292,8 +221,8 @@
|
|||||||
"id": 11,
|
"id": 11,
|
||||||
"type": "CogVideoDecode",
|
"type": "CogVideoDecode",
|
||||||
"pos": [
|
"pos": [
|
||||||
1138,
|
1140,
|
||||||
725
|
783
|
||||||
],
|
],
|
||||||
"size": {
|
"size": {
|
||||||
"0": 210,
|
"0": 210,
|
||||||
@ -328,6 +257,79 @@
|
|||||||
"properties": {
|
"properties": {
|
||||||
"Node name for S&R": "CogVideoDecode"
|
"Node name for S&R": "CogVideoDecode"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"id": 22,
|
||||||
|
"type": "CogVideoSampler",
|
||||||
|
"pos": [
|
||||||
|
1041,
|
||||||
|
342
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"size": {
|
||||||
|
"0": 315,
|
||||||
|
"1": 382
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"flags": {},
|
||||||
|
"order": 4,
|
||||||
|
"mode": 0,
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "pipeline",
|
||||||
|
"type": "COGVIDEOPIPE",
|
||||||
|
"link": 36
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "positive",
|
||||||
|
"type": "CONDITIONING",
|
||||||
|
"link": 55,
|
||||||
|
"slot_index": 1
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "negative",
|
||||||
|
"type": "CONDITIONING",
|
||||||
|
"link": 57
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "samples",
|
||||||
|
"type": "LATENT",
|
||||||
|
"link": null
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "cogvideo_pipe",
|
||||||
|
"type": "COGVIDEOPIPE",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
37
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "samples",
|
||||||
|
"type": "LATENT",
|
||||||
|
"links": [
|
||||||
|
38
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"shape": 3
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"properties": {
|
||||||
|
"Node name for S&R": "CogVideoSampler"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"widgets_values": [
|
||||||
|
480,
|
||||||
|
720,
|
||||||
|
16,
|
||||||
|
8,
|
||||||
|
25,
|
||||||
|
6,
|
||||||
|
806286757407561,
|
||||||
|
"fixed",
|
||||||
|
"DDIM",
|
||||||
|
16,
|
||||||
|
2,
|
||||||
|
1
|
||||||
|
]
|
||||||
}
|
}
|
||||||
],
|
],
|
||||||
"links": [
|
"links": [
|
||||||
@ -400,10 +402,10 @@
|
|||||||
"config": {},
|
"config": {},
|
||||||
"extra": {
|
"extra": {
|
||||||
"ds": {
|
"ds": {
|
||||||
"scale": 0.9090909090909092,
|
"scale": 0.8264462809917356,
|
||||||
"offset": [
|
"offset": [
|
||||||
12.99028921497383,
|
253.92700064075518,
|
||||||
38.21608107136124
|
186.82608107136124
|
||||||
]
|
]
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
|
|||||||
27
nodes.py
27
nodes.py
@ -153,17 +153,17 @@ class CogVideoImageEncode:
|
|||||||
vae = pipeline["pipe"].vae
|
vae = pipeline["pipe"].vae
|
||||||
vae.to(device)
|
vae.to(device)
|
||||||
|
|
||||||
image = image * 2.0 - 1.0
|
input_image = image.clone() * 2.0 - 1.0
|
||||||
image = image.to(vae.dtype).to(device)
|
input_image = input_image.to(vae.dtype).to(device)
|
||||||
image = image.unsqueeze(0).permute(0, 4, 1, 2, 3) # B, C, T, H, W
|
input_image = input_image.unsqueeze(0).permute(0, 4, 1, 2, 3) # B, C, T, H, W
|
||||||
B, C, T, H, W = image.shape
|
B, C, T, H, W = input_image.shape
|
||||||
chunk_size = 16
|
chunk_size = 16
|
||||||
latents_list = []
|
latents_list = []
|
||||||
# Loop through the temporal dimension in chunks of 16
|
# Loop through the temporal dimension in chunks of 16
|
||||||
for i in range(0, T, chunk_size):
|
for i in range(0, T, chunk_size):
|
||||||
# Get the chunk of 16 frames (or remaining frames if less than 16 are left)
|
# Get the chunk of 16 frames (or remaining frames if less than 16 are left)
|
||||||
end_index = min(i + chunk_size, T)
|
end_index = min(i + chunk_size, T)
|
||||||
image_chunk = image[:, :, i:end_index, :, :] # Shape: [B, C, chunk_size, H, W]
|
image_chunk = input_image[:, :, i:end_index, :, :] # Shape: [B, C, chunk_size, H, W]
|
||||||
|
|
||||||
# Encode the chunk of images
|
# Encode the chunk of images
|
||||||
latents = vae.encode(image_chunk)
|
latents = vae.encode(image_chunk)
|
||||||
@ -179,6 +179,7 @@ class CogVideoImageEncode:
|
|||||||
latents = vae.config.scaling_factor * latents
|
latents = vae.config.scaling_factor * latents
|
||||||
latents = latents.permute(0, 2, 1, 3, 4) # B, T_chunk, C, H, W
|
latents = latents.permute(0, 2, 1, 3, 4) # B, T_chunk, C, H, W
|
||||||
latents_list.append(latents)
|
latents_list.append(latents)
|
||||||
|
vae.clear_fake_context_parallel_cache()
|
||||||
|
|
||||||
# Concatenate all the chunks along the temporal dimension
|
# Concatenate all the chunks along the temporal dimension
|
||||||
final_latents = torch.cat(latents_list, dim=1)
|
final_latents = torch.cat(latents_list, dim=1)
|
||||||
@ -198,12 +199,14 @@ class CogVideoSampler:
|
|||||||
"negative": ("CONDITIONING", ),
|
"negative": ("CONDITIONING", ),
|
||||||
"height": ("INT", {"default": 480, "min": 128, "max": 2048, "step": 8}),
|
"height": ("INT", {"default": 480, "min": 128, "max": 2048, "step": 8}),
|
||||||
"width": ("INT", {"default": 720, "min": 128, "max": 2048, "step": 8}),
|
"width": ("INT", {"default": 720, "min": 128, "max": 2048, "step": 8}),
|
||||||
"num_frames": ("INT", {"default": 48, "min": 8, "max": 100, "step": 8}),
|
"num_frames": ("INT", {"default": 48, "min": 8, "max": 1024, "step": 8}),
|
||||||
"fps": ("INT", {"default": 8, "min": 1, "max": 100, "step": 1}),
|
"fps": ("INT", {"default": 8, "min": 1, "max": 100, "step": 1}),
|
||||||
"steps": ("INT", {"default": 25, "min": 1}),
|
"steps": ("INT", {"default": 25, "min": 1}),
|
||||||
"cfg": ("FLOAT", {"default": 6.0, "min": 0.0, "max": 30.0, "step": 0.01}),
|
"cfg": ("FLOAT", {"default": 6.0, "min": 0.0, "max": 30.0, "step": 0.01}),
|
||||||
"seed": ("INT", {"default": 0, "min": 0, "max": 0xffffffffffffffff}),
|
"seed": ("INT", {"default": 0, "min": 0, "max": 0xffffffffffffffff}),
|
||||||
"scheduler": (["DDIM", "DPM"],),
|
"scheduler": (["DDIM", "DPM"],),
|
||||||
|
"t_tile_length": ("INT", {"default": 16, "min": 16, "max": 128, "step": 4}),
|
||||||
|
"t_tile_overlap": ("INT", {"default": 8, "min": 8, "max": 128, "step": 2}),
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"optional": {
|
"optional": {
|
||||||
"samples": ("LATENT", ),
|
"samples": ("LATENT", ),
|
||||||
@ -216,14 +219,20 @@ class CogVideoSampler:
|
|||||||
FUNCTION = "process"
|
FUNCTION = "process"
|
||||||
CATEGORY = "CogVideoWrapper"
|
CATEGORY = "CogVideoWrapper"
|
||||||
|
|
||||||
def process(self, pipeline, positive, negative, fps, steps, cfg, seed, height, width, num_frames, scheduler, samples=None, denoise_strength=1.0):
|
def process(self, pipeline, positive, negative, fps, steps, cfg, seed, height, width, num_frames, scheduler, t_tile_length, t_tile_overlap, samples=None, denoise_strength=1.0):
|
||||||
mm.soft_empty_cache()
|
mm.soft_empty_cache()
|
||||||
|
|
||||||
|
assert t_tile_length > t_tile_overlap, "t_tile_length must be greater than t_tile_overlap"
|
||||||
|
assert t_tile_length <= num_frames, "t_tile_length must be equal or less than num_frames"
|
||||||
|
t_tile_length = t_tile_length // 4
|
||||||
|
t_tile_overlap = t_tile_overlap // 4
|
||||||
|
|
||||||
device = mm.get_torch_device()
|
device = mm.get_torch_device()
|
||||||
offload_device = mm.unet_offload_device()
|
offload_device = mm.unet_offload_device()
|
||||||
pipe = pipeline["pipe"]
|
pipe = pipeline["pipe"]
|
||||||
dtype = pipeline["dtype"]
|
dtype = pipeline["dtype"]
|
||||||
base_path = pipeline["base_path"]
|
base_path = pipeline["base_path"]
|
||||||
|
|
||||||
pipe.transformer.to(device)
|
pipe.transformer.to(device)
|
||||||
generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(seed)
|
generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(seed)
|
||||||
|
|
||||||
@ -237,6 +246,8 @@ class CogVideoSampler:
|
|||||||
height = height,
|
height = height,
|
||||||
width = width,
|
width = width,
|
||||||
num_frames = num_frames,
|
num_frames = num_frames,
|
||||||
|
t_tile_length = t_tile_length,
|
||||||
|
t_tile_overlap = t_tile_overlap,
|
||||||
fps = fps,
|
fps = fps,
|
||||||
guidance_scale=cfg,
|
guidance_scale=cfg,
|
||||||
latents=samples["samples"] if samples is not None else None,
|
latents=samples["samples"] if samples is not None else None,
|
||||||
|
|||||||
@ -218,6 +218,16 @@ class CogVideoXPipeline(DiffusionPipeline):
|
|||||||
self.scheduler.set_begin_index(t_start * self.scheduler.order)
|
self.scheduler.set_begin_index(t_start * self.scheduler.order)
|
||||||
|
|
||||||
return timesteps.to(device), num_inference_steps - t_start
|
return timesteps.to(device), num_inference_steps - t_start
|
||||||
|
|
||||||
|
def _gaussian_weights(self, t_tile_length, t_batch_size):
|
||||||
|
from numpy import pi, exp, sqrt
|
||||||
|
|
||||||
|
var = 0.01
|
||||||
|
midpoint = (t_tile_length - 1) / 2 # -1 because index goes from 0 to latent_width - 1
|
||||||
|
t_probs = [exp(-(t-midpoint)*(t-midpoint)/(t_tile_length*t_tile_length)/(2*var)) / sqrt(2*pi*var) for t in range(t_tile_length)]
|
||||||
|
weights = torch.tensor(t_probs)
|
||||||
|
weights = weights.unsqueeze(0).unsqueeze(2).unsqueeze(3).unsqueeze(4).repeat(1, t_batch_size,1, 1, 1)
|
||||||
|
return weights
|
||||||
|
|
||||||
@property
|
@property
|
||||||
def guidance_scale(self):
|
def guidance_scale(self):
|
||||||
@ -244,6 +254,8 @@ class CogVideoXPipeline(DiffusionPipeline):
|
|||||||
height: int = 480,
|
height: int = 480,
|
||||||
width: int = 720,
|
width: int = 720,
|
||||||
num_frames: int = 48,
|
num_frames: int = 48,
|
||||||
|
t_tile_length: int = 12,
|
||||||
|
t_tile_overlap: int = 4,
|
||||||
fps: int = 8,
|
fps: int = 8,
|
||||||
num_inference_steps: int = 50,
|
num_inference_steps: int = 50,
|
||||||
timesteps: Optional[List[int]] = None,
|
timesteps: Optional[List[int]] = None,
|
||||||
@ -301,9 +313,9 @@ class CogVideoXPipeline(DiffusionPipeline):
|
|||||||
argument.
|
argument.
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
assert (
|
#assert (
|
||||||
num_frames <= 48 and num_frames % fps == 0 and fps == 8
|
# num_frames <= 48 and num_frames % fps == 0 and fps == 8
|
||||||
), f"The number of frames must be divisible by {fps=} and less than 48 frames (for now). Other values are not supported in CogVideoX."
|
#), f"The number of frames must be divisible by {fps=} and less than 48 frames (for now). Other values are not supported in CogVideoX."
|
||||||
|
|
||||||
height = height or self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor_spatial
|
height = height or self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor_spatial
|
||||||
width = width or self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor_spatial
|
width = width or self.transformer.config.sample_size * self.vae_scale_factor_spatial
|
||||||
@ -337,7 +349,10 @@ class CogVideoXPipeline(DiffusionPipeline):
|
|||||||
|
|
||||||
# 5. Prepare latents.
|
# 5. Prepare latents.
|
||||||
latent_channels = self.transformer.config.in_channels
|
latent_channels = self.transformer.config.in_channels
|
||||||
num_frames += 1
|
|
||||||
|
if latents is None and num_frames == t_tile_length:
|
||||||
|
num_frames += 1
|
||||||
|
|
||||||
latents, timesteps = self.prepare_latents(
|
latents, timesteps = self.prepare_latents(
|
||||||
batch_size * num_videos_per_prompt,
|
batch_size * num_videos_per_prompt,
|
||||||
latent_channels,
|
latent_channels,
|
||||||
@ -356,6 +371,9 @@ class CogVideoXPipeline(DiffusionPipeline):
|
|||||||
# 6. Prepare extra step kwargs. TODO: Logic should ideally just be moved out of the pipeline
|
# 6. Prepare extra step kwargs. TODO: Logic should ideally just be moved out of the pipeline
|
||||||
extra_step_kwargs = self.prepare_extra_step_kwargs(generator, eta)
|
extra_step_kwargs = self.prepare_extra_step_kwargs(generator, eta)
|
||||||
|
|
||||||
|
t_tile_weights = self._gaussian_weights(t_tile_length=t_tile_length, t_batch_size=1).to(latents.device).to(latents.dtype)
|
||||||
|
print("latents.shape", latents.shape)
|
||||||
|
print("latents.device", latents.device)
|
||||||
# 7. Denoising loop
|
# 7. Denoising loop
|
||||||
num_warmup_steps = max(len(timesteps) - num_inference_steps * self.scheduler.order, 0)
|
num_warmup_steps = max(len(timesteps) - num_inference_steps * self.scheduler.order, 0)
|
||||||
comfy_pbar = ProgressBar(num_inference_steps)
|
comfy_pbar = ProgressBar(num_inference_steps)
|
||||||
@ -365,45 +383,90 @@ class CogVideoXPipeline(DiffusionPipeline):
|
|||||||
for i, t in enumerate(timesteps):
|
for i, t in enumerate(timesteps):
|
||||||
if self.interrupt:
|
if self.interrupt:
|
||||||
continue
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
#temporal tiling code based on https://github.com/mayuelala/FollowYourEmoji/blob/main/models/video_pipeline.py
|
||||||
|
# =====================================================
|
||||||
|
grid_ts = 0
|
||||||
|
cur_t = 0
|
||||||
|
while cur_t < latents.shape[1]:
|
||||||
|
cur_t = max(grid_ts * t_tile_length - t_tile_overlap * grid_ts, 0) + t_tile_length
|
||||||
|
grid_ts += 1
|
||||||
|
|
||||||
latent_model_input = torch.cat([latents] * 2) if self.do_classifier_free_guidance else latents
|
all_t = latents.shape[1]
|
||||||
latent_model_input = self.scheduler.scale_model_input(latent_model_input, t)
|
latents_all_list = []
|
||||||
|
# =====================================================
|
||||||
|
|
||||||
# broadcast to batch dimension in a way that's compatible with ONNX/Core ML
|
for t_i in range(grid_ts):
|
||||||
timestep = t.expand(latent_model_input.shape[0])
|
if t_i < grid_ts - 1:
|
||||||
|
ofs_t = max(t_i * t_tile_length - t_tile_overlap * t_i, 0)
|
||||||
|
if t_i == grid_ts - 1:
|
||||||
|
ofs_t = all_t - t_tile_length
|
||||||
|
|
||||||
# predict noise model_output
|
input_start_t = ofs_t
|
||||||
noise_pred = self.transformer(
|
input_end_t = ofs_t + t_tile_length
|
||||||
hidden_states=latent_model_input,
|
|
||||||
encoder_hidden_states=prompt_embeds,
|
|
||||||
timestep=timestep,
|
|
||||||
return_dict=False,
|
|
||||||
)[0]
|
|
||||||
noise_pred = noise_pred.float()
|
|
||||||
|
|
||||||
# perform guidance
|
#latent_model_input = torch.cat([latents] * 2) if self.do_classifier_free_guidance else latents
|
||||||
# self._guidance_scale = 1 + guidance_scale * (
|
#latent_model_input = self.scheduler.scale_model_input(latent_model_input, t)
|
||||||
# (1 - math.cos(math.pi * ((num_inference_steps - t.item()) / num_inference_steps) ** 5.0)) / 2
|
|
||||||
# )
|
|
||||||
# print(self._guidance_scale)
|
|
||||||
if self.do_classifier_free_guidance:
|
|
||||||
noise_pred_uncond, noise_pred_text = noise_pred.chunk(2)
|
|
||||||
noise_pred = noise_pred_uncond + self.guidance_scale * (noise_pred_text - noise_pred_uncond)
|
|
||||||
|
|
||||||
# compute the previous noisy sample x_t -> x_t-1
|
latents_tile = latents[:, input_start_t:input_end_t,:, :, :]
|
||||||
if not isinstance(self.scheduler, CogVideoXDPMScheduler):
|
latent_model_input_tile = torch.cat([latents_tile] * 2) if do_classifier_free_guidance else latents_tile
|
||||||
latents = self.scheduler.step(noise_pred, t, latents, **extra_step_kwargs, return_dict=False)[0]
|
latent_model_input_tile = self.scheduler.scale_model_input(latent_model_input_tile, t)
|
||||||
else:
|
|
||||||
latents, old_pred_original_sample = self.scheduler.step(
|
#t_input = t[None].to(device)
|
||||||
noise_pred,
|
t_input = t.expand(latent_model_input_tile.shape[0]) # broadcast to batch dimension in a way that's compatible with ONNX/Core ML
|
||||||
old_pred_original_sample,
|
|
||||||
t,
|
# predict noise model_output
|
||||||
timesteps[i - 1] if i > 0 else None,
|
noise_pred = self.transformer(
|
||||||
latents,
|
hidden_states=latent_model_input_tile,
|
||||||
**extra_step_kwargs,
|
encoder_hidden_states=prompt_embeds,
|
||||||
|
timestep=t_input,
|
||||||
return_dict=False,
|
return_dict=False,
|
||||||
)
|
)[0]
|
||||||
latents = latents.to(prompt_embeds.dtype)
|
noise_pred = noise_pred.float()
|
||||||
|
|
||||||
|
if self.do_classifier_free_guidance:
|
||||||
|
noise_pred_uncond, noise_pred_text = noise_pred.chunk(2)
|
||||||
|
noise_pred = noise_pred_uncond + self.guidance_scale * (noise_pred_text - noise_pred_uncond)
|
||||||
|
|
||||||
|
# compute the previous noisy sample x_t -> x_t-1
|
||||||
|
if not isinstance(self.scheduler, CogVideoXDPMScheduler):
|
||||||
|
latents_tile = self.scheduler.step(noise_pred, t, latents_tile, **extra_step_kwargs, return_dict=False)[0]
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
raise NotImplementedError("DPM is not supported with temporal tiling")
|
||||||
|
# else:
|
||||||
|
# latents_tile, old_pred_original_sample = self.scheduler.step(
|
||||||
|
# noise_pred,
|
||||||
|
# old_pred_original_sample,
|
||||||
|
# t,
|
||||||
|
# t_input[t_i - 1] if t_i > 0 else None,
|
||||||
|
# latents_tile,
|
||||||
|
# **extra_step_kwargs,
|
||||||
|
# return_dict=False,
|
||||||
|
# )
|
||||||
|
|
||||||
|
latents_all_list.append(latents_tile)
|
||||||
|
|
||||||
|
# ==========================================
|
||||||
|
latents_all = torch.zeros(latents.shape, device=latents.device, dtype=latents.dtype)
|
||||||
|
contributors = torch.zeros(latents.shape, device=latents.device, dtype=latents.dtype)
|
||||||
|
# Add each tile contribution to overall latents
|
||||||
|
for t_i in range(grid_ts):
|
||||||
|
if t_i < grid_ts - 1:
|
||||||
|
ofs_t = max(t_i * t_tile_length - t_tile_overlap * t_i, 0)
|
||||||
|
if t_i == grid_ts - 1:
|
||||||
|
ofs_t = all_t - t_tile_length
|
||||||
|
|
||||||
|
input_start_t = ofs_t
|
||||||
|
input_end_t = ofs_t + t_tile_length
|
||||||
|
|
||||||
|
latents_all[:, input_start_t:input_end_t,:, :, :] += latents_all_list[t_i] * t_tile_weights
|
||||||
|
contributors[:, input_start_t:input_end_t,:, :, :] += t_tile_weights
|
||||||
|
|
||||||
|
latents_all /= contributors
|
||||||
|
|
||||||
|
latents = latents_all
|
||||||
|
# ==========================================
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if i == len(timesteps) - 1 or ((i + 1) > num_warmup_steps and (i + 1) % self.scheduler.order == 0):
|
if i == len(timesteps) - 1 or ((i + 1) > num_warmup_steps and (i + 1) % self.scheduler.order == 0):
|
||||||
progress_bar.update()
|
progress_bar.update()
|
||||||
|
|||||||
Loading…
x
Reference in New Issue
Block a user