一个真正令人敬畏的 CN 模型值得探索。它是一个称为“松散深度”的控制网络模型。 ControlNet 松散深度模型 有趣的选项是，它与所有体素动画输入（如 VID2VID）配合良好，并在两者之间进行深度转换以驱动最终动画； (1) 体素输入视频（此处为 zoe 深度）也在舒适的 UI 内完成，因此我们获得深度图来驱动新动画 (2) 体素图像可以使用舒适的 UI 模型和 Loras 生成，也可以使用免费程序 Magica Voxel 生成并导出为 OBJ 或 FBX。可以使用此工作流程插入简单的体素动画！ (3) 这是最终的工作流程实验！这使用使用 Magica 生成的体素，然后将其发送到 Mixamo 进行操作并下载带有装配模型的 FBX； (4) 这个装配模型可以使用任何标准工具或在线工具转换为 mp4 (5) 转换后，可以使用 AD 将其输入到松散控制盒动画中，以生成一些很棒的结果；这只是一个超级r 基本沃
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