ComfyUI_RH_DreamID-V/README_CN.md

ComfyUI_RH_DreamID-V

本项目是 DreamID-V 的 ComfyUI 插件版本，用于实现高保真视频人脸交换功能。

✨ 功能特点

• 🎭 高保真人脸交换：基于 Diffusion Transformer 的视频人脸交换技术
• 🎬 视频驱动：支持使用视频作为动作驱动源
• 🖼️ 参考图像：使用单张人脸图像作为身份参考
• 🔧 ComfyUI 集成：完美集成到 ComfyUI 工作流中

📋 节点说明

本插件提供两个核心节点：

节点名称	功能说明
RunningHub_DreamID-V_Loader	加载 DreamID-V 模型管线
RunningHub_DreamID-V_Sampler	执行视频人脸交换采样

🛠️ 安装指南

方法一：通过 ComfyUI Manager 安装（推荐）

1. 安装 ComfyUI Manager
2. 在 ComfyUI Manager 中搜索 ComfyUI_RH_DreamID-V
3. 点击安装

方法二：手动安装

1. 进入 ComfyUI 的 custom_nodes 目录：

cd ComfyUI/custom_nodes

2. 克隆本仓库：

git clone https://github.com/HM-RunningHub/ComfyUI_RH_DreamID-V.git

3. 安装依赖：

cd ComfyUI_RH_DreamID-V
pip install -r requirements.txt

📦 模型下载与配置

本插件需要下载以下模型文件（参考 官方模型准备指南）：

模型	下载链接	说明
DreamID-V	🤗 Huggingface	支持 480P 和 720P
Wan-2.1	🤗 Huggingface	VAE 和文本编码器

1. Wan2.1-T2V-1.3B 基础模型

下载地址：🤗 Huggingface - Wan2.1-T2V-1.3B

下载后放置到以下目录：

ComfyUI/models/Wan/Wan2.1-T2V-1.3B/
├── models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth
├── Wan2.1_VAE.pth
└── google/umt5-xxl/  (tokenizer 文件夹)

2. DreamID-V 模型

下载地址：🤗 Huggingface - DreamID-V

下载后放置到以下目录：

ComfyUI/models/DreamID-V/
└── dreamidv.pth

模型目录结构总览

ComfyUI/
└── models/
    ├── Wan/
    │   └── Wan2.1-T2V-1.3B/
    │       ├── models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth
    │       ├── Wan2.1_VAE.pth
    │       └── google/
    │           └── umt5-xxl/
    └── DreamID-V/
        └── dreamidv.pth

🚀 使用方法

1. 在 ComfyUI 中添加 RunningHub_DreamID-V_Loader 节点加载模型
2. 添加 RunningHub_DreamID-V_Sampler 节点
3. 连接以下输入：
   • pipeline：来自 Loader 节点的模型管线
   • video：驱动视频（包含动作姿态）
   • ref_image：参考人脸图像
4. 配置参数：
   • size：输出尺寸（832480 或 1280720）
   • frame_num：帧数（需为 4n+1，如 81）
   • sample_steps：采样步数（默认 20）
   • fps：帧率（默认 24）
   • seed：随机种子

⚙️ 参数说明

参数	说明	默认值
size	输出视频尺寸	832*480
frame_num	输出帧数 (4n+1)	81
sample_steps	扩散采样步数	20
fps	输出视频帧率	24
seed	随机种子	42

💻 系统要求

• GPU：建议使用 NVIDIA GPU，显存 >= 16GB
• Python：3.8 或更高版本
• CUDA：11.7 或更高版本
• ComfyUI：最新版本

📝 依赖项

• torch >= 2.0.0
• torchvision >= 0.15.0
• easydict
• numpy
• Pillow
• opencv-python
• decord
• tqdm
• mediapipe

🙏 致谢

• DreamID-V - 字节跳动团队的原始项目
• Wan Team - Wan 视频生成模型
• ComfyUI - 强大的 Stable Diffusion GUI

📄 许可证

本项目基于 Apache-2.0 License 开源。

⚠️ 免责声明

本项目仅供学习和研究使用。请确保在使用时遵守相关法律法规，不要将其用于非法用途或侵犯他人权益的行为。

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