• Youtubeを見ていると、AIによって着色・高精細化した古い映像がアップされていたりします。

• ComfyUI-AnimateDiffを利用すると、このようなモノクロ映像のAIリマスターを手軽に試すことができます。

必要な準備

ComfyUI本体の導入方法については、こちらをご参照ください。
今回の作業でComfyUIに追加しておく必要があるものは以下の通りです。

1. カスタムノード

• 次の2つを使います。

  • ComfyUI-AnimateDiff-Evolved（AnimateDiff拡張機能）

  • ComfyUI-VideoHelperSuite（動画関連の補助ツール）

• ComfyUI Managerを使っている場合は、いずれもManager経由で検索しインストールできます（参考：カスタムノードの追加）。

2. モーションモジュール

• 今回のワークフローでは「temporaldiff-v1-animatediff.ckpt」を使っています。

• ダウンロード先は"/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved/models/"です。

3. 画像生成モデル

• 今回はできるだけ自然な動画を生成したいので、フルリアル系のモデルで人気の「Realistic Vision V5.1」を使ってみます。

• 保存先は"/ComfyUI/models/checkpoints/"です。

4. アップスケーラー

• 画質の改善のためアップスケーラーを併用します。今回は2倍アップスケールの「RealESRGAN_x2」で試します。

• 保存先は"/ComfyUI/models/upscale_models/"です。

5. 元動画

• この記事では、Wikipediaにアップされている1929年（昭和4年）の短編映画『太郎さんの汽車』から5秒ほどを抜粋して使用しました。

前処理（彩色）

• まず、モノクロ映像をカラー化しておきます。モノクロ映像をカラー化するアプリは有償・無償をふくめ無数にあるので、よさげなものを使ってください。

• ここでは「DeOldify」というオープンソースの彩色アプリを紹介しておきます。デスクトップ版のほか、Google Colab版やReplicateデモ版もあります。

ワークフロー

• モノクロ映像の彩色が済んだら、Comfy UIで高精細化します。今回使用したワークフローはこちらです。

• デスクトップにこのJSONファイルを保存し、ComfyUI画面にドラッグ＆ドロップするとワークフローを読み込めます。

• 左端のノード"Load Video"のchoose file to uploadから彩色した動画をアップします。

• 右端のノード"Video Combine"のフレームレート（frame_rate）は、元動画に合わせます。

アウトプット

• 「Queue Prompt」で実行すると、2倍にアップスケールしたうえでAnimateDiffで再構成された動画が出力されます。

• Google Colabの標準GPU（VRAM 16GB）で試したところ、480x360の5秒間の動画を処理するのに10分弱かかりました。

• 生成動画が元動画と乖離してしまう（人の顔が大きく変わってしまう等）場合は、プロンプトを工夫するほか、ControlNetのLineartと併用すると改善しました。

関連記事

• ComfyUI AnimateDiffについての記事は、以下のnoteにまとめています。