Учебное пособие по Bindweave: секрет сложного взаимодействия с видео с помощью ИИ (рабочий процес... скачать в хорошем качестве

Учебное пособие по Bindweave: секрет сложного взаимодействия с видео с помощью ИИ (рабочий процес...

Устали от видео с ИИ с простыми, зажатыми движениями? В этом видео я расскажу о Bindweave — революционной технологии генерации референсов, использующей новую архитектуру MLLM DiT. В отличие от предыдущих моделей, Bindweave сочетает Qwen 2.5 VL с моделями диффузии для создания сложных интерактивных движений, которые строго следуют вашим подсказкам. Я проведу вас по всему рабочему процессу ComfyUI (доступному на RunningHub), объяснив, как четыре типа кодирования работают вместе для создания динамичных сцен — от женщины, вдыхающей аромат цветов, до естественного взаимодействия пары. 📌 Основные темы: Что такое архитектура MLLM DiT? (QwenVL + Diffusion). Установка и настройка Bindweave (модель FP8) в ComfyUI. Понимание 4 кодирований: VAE, Clip, QwenVL и T5. Демонстрация рабочего процесса 1: Создание плавного движения одного человека. Демонстрация рабочего процесса 2: Генерация сложных многопользовательских взаимодействий (и ограничения). Как использовать QwenVL для лучшего встраивания подсказок. #runninghub #ComfyUI #Bindweave #Wan2.1 #AIVideo #GenerativeAI #QwenVL #RunningHub #AITutorial #MotionControl #StableDiffusion #Kijai ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ BindWeave github https://github.com/bytedance/BindWeave model скачать https://huggingface.co/Kijai/WanVideo... https://huggingface.co/Kijai/WanVideo... ComfyUI-WanVideoWrapper https://github.com/kijai/ComfyUI-WanV... попробовать рабочий процесс онлайн 1: BindWeave_single_image Ссылка на тест: https://www.runninghub.ai/post/199360... 2: BindWeave_multi_image Ссылка на опыт: https://www.runninghub.ai/post/199541... Преимущество для поклонников Runninghub: зарегистрируйтесь и получите 1000 RHB https://www.runninghub.ai/?utm_source... Скачать рабочий процесс: https://github.com/amao2001/ganloss-l... ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------