教程展示了AI工具鏈整合的未來趨勢，將碎片化任務轉爲端到端自動化系統，適合想提升創作效率的技術型用戶。若需實作細節，可參考影片中的Docker指令與節點配置截圖。
n8n with ComfyUI AI Video Automation Local Setup Walkthrough
n8n 與 ComfyUI 自動化生成本地 AI 視頻
WAN 2.1 VACE 模型的原生支援
1.3B 模型採用 Creative Commons 非商業授權，14B 模型則為 Apache 2 授權。
影片詳細展示如何在ComfyUI中下載、載入不同模型，根據顯存選擇合適的模型版本，並調整參數以優化生成效果（如步數、強度等）
- ComfyUI現在原生支援WAN 2.1 VACE模型，提供1.3B（適合低顯存顯卡）和14B（適合高顯存顯卡）兩種模型。
- 多種 AI 影片生成工作流程：
- 文字轉影片（Text-to-Video）
- 圖像轉影片（Image-to-Video）
- 影片控制（Video Control）
- 影片外延（Video Outpainting）
- 首尾影格生成（First Frame/Last Frame）
Amazing AI Video Natively in ComfyUI
MV-Adapter 多視角影像生成
MV-Adapter: Multi-view Consistent Image Generation Made Easy
MV-Adapter 是一款多功能的即插即用適配器，可將現有的預先訓練的文本到圖像 (T2I) 擴散模型轉變為多視圖生成器。不同於以往需要完整微調的繁複方法，MV-Adapter 透過更新較少參數，有效降低計算成本並避免過擬合。
它利用創新的雙重自我注意力層和平行注意力架構，高效建模 3D 幾何知識，並整合了條件編碼器以處理不同輸入，例如文字、圖片或幾何資訊。實驗結果顯示，MV-Adapter 在不同基礎 T2I 模型和控制條件下，都能生成高保真、多視角一致的影像，展現其適應性和多功能性，為多視角影像生成設定了新的品質標準。
它利用創新的雙重自我注意力層和平行注意力架構，高效建模 3D 幾何知識，並整合了條件編碼器以處理不同輸入，例如文字、圖片或幾何資訊。實驗結果顯示，MV-Adapter 在不同基礎 T2I 模型和控制條件下，都能生成高保真、多視角一致的影像，展現其適應性和多功能性，為多視角影像生成設定了新的品質標準。
Flux Redux 統一風格 AI 角色教學
利用 Flux Redux 及其相關工具，製作一致風格AI角色同背景教學。重點是藉 Flux LoRa 訓練保持角色面部一致性。教學詳細講解如何使用 Redux Advanced Custom Nodes 控制圖像生成，透過調整 downsampling factor 控制風格變化，並利用 mask 參考圖像控制角色服裝及背景風格。最後，示範咗點樣將生成嘅圖像導入AI影片生成工具，製作動畫短片，實現角色風格一致但服裝同背景多樣化嘅效果。 整個過程強調簡潔易用，並提供實際案例同操作步驟。
Flux Redux Consistent Style Character And Background Easily In For AI Characters
