Comfyui_DreamID-V_wrapper

ComfyUI DreamID-V Wrapper

中文版 | English

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English

A simple and efficient ComfyUI integration for DreamID-V. DreamID-V is a model for Identity-Preserving Video Generation—it animates a reference image using motion from a pose video.

Features

• Simple Integration: Designed for easy use within ComfyUI.
• Selectable Precision: Choose between bf16, fp16, etc. for best performance on your hardware.
• Optimized: Built-in acceleration for faster generation.
• Flexible: Various options for face recognition precision and methods.

Installation

1. Clone into ComfyUI/custom_nodes.
2. pip install -r requirements.txt.
3. Download Models:
   • dreamidv.pth -> models/diffusion_models.
   • Wan2.1_VAE.pth -> models/vae.
   • umt5-xxl-enc-bf16.pth -> models/text_encoders.

Usage

1. Load Model: Select precision (e.g. bf16).
2. Extract Pose: Connect your video.
3. Generate: Connect inputs and run.

Screenshots

![Workflow Example] <img width="4249" height="2225" alt="workflow (15)" src="https://github.com/user-attachments/assets/eaa3a81f-822f-4c75-bc5a-d3c83bb62e5e" />

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中文说明

DreamID-V 的 ComfyUI 简易整合包。 DreamID-V 是一款 ID保持视频生成 模型，它能根据一张参考图和一段骨架动作，生成保持人物身份且动作一致的视频。 主打简单易用，无需复杂配置即可体验高质量的人物视频生成。

主要功能

• 简单易用：专为 ComfyUI 设计的简洁节点，即插即用。
• 精度可选：支持 bf16、fp16 等多种精度选择，适配不同显卡。
• 人脸识别：提供多种人脸识别精度和方式的选择。
• 极速生成：内置多种加速优化，生成速度快。

安装方法

1. 在 custom_nodes 目录下克隆本项目。
2. 运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖。
3. 模型准备：
   • dreamidv.pth 放入 models/diffusion_models。
   • Wan2.1_VAE.pth 放入 models/vae。
   • umt5-xxl-enc-bf16.pth 放入 models/text_encoders。

使用方法

1. 加载模型：选择合适的精度（如 RTX 30/40系列推荐 bf16）。
2. 提取姿态：使用姿态提取节点处理源视频。
3. 生成视频：连接各节点并开始生成。

节点截图

![Workflow Screenshot] <img width="4249" height="2225" alt="workflow (15)" src="https://github.com/user-attachments/assets/eaa3a81f-822f-4c75-bc5a-d3c83bb62e5e" />

Credits

Wrapper for DreamID-V. Original code by Bytedance and The Alibaba Wan Team.