漫画/小说视频自动重绘工具
用 AI 自动化漫画／小说视频制作！提取帧画面、自动标注、智能重绘、一键合成 ——支持 SD1.5、SDXL 和 Flux 模型，助您高效打造精美漫画／小说视频。
- 使用场景
- Video
- 适用场景
- Video
- 关键节点
- Controlnet
- 显存
- 低显存（≤8GB）
- 阅读时间
- 4 分钟
工作流概览
用 AI 自动化漫画／小说视频制作！提取帧画面、自动标注、智能重绘、一键合成 ——支持 SD1.5、SDXL 和 Flux 模型，助您高效打造精美漫画／小说视频。
内容类型: Workflow
主要用途: Download
所需模型
- Flux
- Sdxl
- Controlnet
- Lora
- Sd
所需节点
- Controlnet
配置说明
- 打开工作流模板前，请先安装所需模型。
- 推荐硬件：低显存（≤8GB）。
1. 工作流概述
作用：
该工作流专为漫画/小说推文视频设计，实现全自动批量反推+重绘功能，支持：
视频帧提取 → AI反推提示词 → 批量重绘图像 → 视频合成
兼容SD1.5/SDXL和Flux模型，内置多语言处理（如中文标签过滤）
通过计数器控制批次处理，适合长视频分阶段生成
核心模型：
Stable Diffusion 1.5/XL：基础图像生成（
SDXL-Anime | 天空之境_v3.1作为主模型）WD14Tagger：自动反推视频帧的标签（过滤中文水印/文字）
ControlNet Tile：保持原图构图细节（
xinsir_controlnet_tile_sdxl_1.0）Stable Video Diffusion (SVD)：图生视频扩展
2. 关键组件
组件名称 | 功能说明 | 安装方式 |
|---|---|---|
VHS_LoadVideo | 加载视频并提取帧（支持跳过前N帧/限制帧数） | 安装 |
WD14Tagger|pysssss | 反推图像标签（自动过滤 | 通过ComfyUI Manager安装 |
ControlNetApplyAdvanced | 应用Tile模型控制重绘细节 | 需下载ControlNet模型放入 |
ImpactQueueTriggerCountdown | 批次计数器（控制处理轮次，如10轮×15帧=150帧） | 需手动安装 |
依赖模型：
3. 工作流结构
graph TB
subgraph 输入组
A[VHS_LoadVideo] --> B[ImageFromBatch]
end
subgraph 处理组
B --> C[WD14Tagger]
C --> D[CLIPTextEncode]
D --> E[KSampler+ControlNet]
end
subgraph 输出组
E --> F[VAEDecode]
F --> G[SaveImage/VHS_VideoCombine]
end分组说明：
SD1.5/XL流程组（左侧）：
输入：视频→分帧→反推标签→生成图像
关键参数：分辨率1024×768，Tile ControlNet强度0.9
Flux流程组（右侧）：
相同逻辑但适配Flux模型，支持FP8低精度推理
图生视频组（顶部）：
可选功能，通过SVD将重绘结果转为视频
4. 输入与输出
输入参数：
视频文件：MP4格式，建议分辨率≥512×256
计数器设置：
count=0（重置）total=15（每轮处理帧数，长视频可增至20）
模型选择：SDXL（默认）或Flux
输出结果：
批量图像：PNG格式，保存在
ComfyUI/output视频文件：GIF/MP4（需启用
VHS_VideoCombine）
5. 注意事项
⚠️ 硬件要求：
SDXL流程需≥12GB显存，Flux流程需≥8GB
视频过长时建议分批次处理（通过计数器控制）
⚠️ 常见问题：
反推标签含中文水印：检查WD14Tagger的
excluded_tags参数输出图像模糊：调整ControlNet的
ending_control_step（默认0.9）
💡 优化建议：
使用
BNK_CLIPTextEncodeAdvanced提升提示词质量启用
Lora Loader Stack加载风格LoRA（如动漫风）