Introducción a ComfyUI Bernini-R
Bernini-R es el modelo Wan 2.2 solo de renderizado de ByteDance para el conditioning de imágenes y video en contexto. Utiliza un conjunto de flujos de conditioning (video fuente, imágenes de referencia, video de referencia) para guiar la generación. No requiere entrenamiento de LoRA ni ajuste fino. Capacidades principales:- Varios tipos de tarea en un solo modelo: generación de imagen y video, edición, cambio de iluminación, cambio de estilo, inserción de sujetos
- Acondicionamiento en contexto: las imágenes y videos de referencia actúan como prompts visuales, inyectados como tokens
- Ligero: modelo solo de renderizado. Sin backbone de difusión de texto a video.
- Soporte flexible de entradas: referencias de una o varias imágenes, video a video, edición guiada por referencia
Instalación de modelos
Descarga los pesos de modelo necesarios y guárdalos en las carpetas correspondientes de ComfyUI: text_encoders: vae: loras: diffusion_models:Flujos de trabajo de ejemplo
1. Edición de imagen
Qué hace: genera una imagen editada con iluminación coincidente y consulta una comparación en paralelo de antes y después. Es ideal para cambiar la iluminación de retratos y productos, mantener una iluminación coherente en conjuntos de fotos y para fotografía de catálogo de comercio electrónico.
Ejecutar en Comfy Cloud
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Descargar flujo de trabajo
Descarga el JSON o busca “Bernini-R” en la biblioteca de plantillas
Imagen de entrada
Descarga la imagen de entrada predeterminada o usa la tuya.
Imagen de referencia
Descarga la imagen de referencia predeterminada o usa la tuya.
Pasos para ejecutar
- Selecciona el tipo de tarea: elige tu tarea (Image Editing, Subject to Image, etc.)
- Conecta las entradas: carga la imagen de origen y las imágenes de referencia opcionales
- Escribe el prompt: describe la edición que deseas
- Ejecuta: haz clic en Queue o usa
Cmd+Enter
image0, image1, … para hacer referencia a cada imagen. No es necesaria para Image Editing: esa tarea usa source_image en su lugar.
Acerca de Subgraph
Este flujo de trabajo usa nodos Subgraph para el procesamiento modular. Consulta la documentación de Subgraph para aprender a personalizar y extender el flujo de trabajo.
2. Edición de video
Qué hace: Genera un video editado con una nueva iluminación consistente usando Bernini-R. Conecta un video de origen, una o varias imágenes de referencia opcionales o un video de referencia, elige el tipo de tarea, escribe un prompt y ejecuta.
Ejecutar en Comfy Cloud
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Descargar flujo de trabajo
Descarga el JSON o busca “Bernini-R” en Biblioteca de plantillas
Video de entrada
Descarga el video de entrada predeterminado o usa el tuyo.
Imagen de referencia
Descarga la imagen de referencia predeterminada o usa la tuya.
Pasos para ejecutar
- Carga el video de origen: conecta tu video de entrada
- (Opcional) Carga las referencias: una o varias imágenes de referencia o un video de referencia
- Selecciona el tipo de tarea: v2v, rv2v, r2v o ads2v
- Escribe el prompt: describe la edición que quieres
- Ejecuta: haz clic en Queue o usa
Cmd+Enter
image0, image1, … en el prompt si las referencias cumplen funciones distintas.
Acerca de Subgraph
Este flujo de trabajo usa nodos Subgraph para un procesamiento modular. Consulta la documentación de Subgraph para aprender a personalizar y ampliar el flujo de trabajo.
Recursos de la comunidad
- Bernini GitHub (bytedance/Bernini): Documentación del artículo de investigación y de las tareas
- Comfy-Org/Bernini-R: Pesos oficiales del modelo para ComfyUI
- Bernini: Latent Semantic Planning for Video Diffusion: Artículo de investigación