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安定した映像拡散

安定した映像拡散:知っておくべきことはすべてここにある

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Stable Diffusionの助けを借りてAI生成画像を作成する方法をすでにご存知かもしれません。今なら、AI生成モーショングラフィックスでそれらの画像に新たな命を吹き込むこともできます。 安定した ビデオ 拡散 静止画像をダイナミックな動画に変換するのに役立ちます。この記事では、 安定した拡散ビデオ生成 プロのように使用する方法について説明します。

安定した拡散ビデオ生成 

安定したビデオ拡散ALとは何ですか?

ご存知のとおり、Stable Diffusion は Stability AI が作成したオープンソースの AI モデルです。Stable Diffusion を使用すると、テキスト プロンプトを入力するだけで画像を生成できます。現在、Stable Diffusion のビデオ バージョンを使用すると、画像を無料で短いビデオに変換できます。

AI モデルは、画像をソース フレームとして受け取り、拡散と呼ばれる独自の技術を使用して、後続のフレームを作成します。この技術は、ソース イメージにさまざまな詳細 (背景やオブジェクトなど) を理想的に追加して、ビデオにします。Stability AI は、仮想的にもローカル システムでも実行できる、大量のリアルなビデオと写真に基づいてモデルをトレーニングしました。

安定したビデオ拡散とは

全体、 安定した映像拡散 は、クリエイティブなコンテンツから教育的なコンテンツまで、あらゆる種類のビデオを作成するのに役立つ強力なツールです。最近リリースされましたが、このモデルはまだ開発中であり、今後進化することが期待されています。

安定したビデオ拡散を使用するには?

現在、Stable Diffusion のビデオ機能は 2 つの方法で使用できます。システムにインストールするか、任意の Web ベースのアプリケーションを活用するかのいずれかです。

オプション1: 安定拡散のためのオンラインツールを試す

以来 安定した拡散AIビデオからビデオへの無料 このソリューションはオープンソースで提供されており、さまざまなサードパーティツールがそれをプラットフォームに統合しています。たとえば、次の Web サイトにアクセスしてください。 https://stable-video-diffusion.com/ 写真をアップロードします。写真をアップロードすると、ツールが自動的に写真を分析し、ビデオに変換します。

安定拡散のためのオンラインツールを試してみる

これで完了です。数秒で、オンライン ツールがアップロードされた写真に基づいて短いビデオを生成します。ここでビデオをプレビューし、システムにダウンロードすることができます。

オプション2: システムにStable Diffusionをインストールする

よりカスタマイズされた(フィルタリングされていない)結果を取得したい場合は、AIモジュールのインストールも検討してください。 安定したビデオ 拡散 システム上で。ただし、このプロセスは少々技術的であり、かなりのコンピューティング リソースを消費することに注意してください。

前提条件:

  • システムにPython 3.10以降をインストールします
  • PCにNVIDIA CUDA Toolkit 11.4以降をインストールします
  • Gitをインストールする(リポジトリを実行するため)
  • クローン 安定した映像拡散 Git を使用したリポジトリ (これは Stability AI によって無料で共有されています): https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-video-diffusion

ステップ1: 環境を設定する

上記の要件を満たしたら、システム上で Python のコンソールを起動できます。これで、次のコマンドを 1 つずつ実行できます。これにより、Stable Diffusion を実行するために必要な依存関係がシステムに作成、アクティブ化、インストールされます。

python3 -m venv venv

ソース venv/bin/activate

pip インストール -r 要件.txt

ステップ2: 入力を準備してビデオを生成する

システム上で環境が起動したら、入力画像を準備できます。画像がない場合は、標準の Stable Diffusion AI を使用して、テキストを入力して画像を作成できます。

ビデオを生成するには、 安定したビデオ拡散 システムの指示に従ってください。入力画像を使用してビデオを生成するには、次のコマンドを入力するだけです。

python3 scripts/dream.py –ckpt_path ckpt/stable-diffusion.ckpt –image_path input_image.png –prompt “プロンプトテキスト” –fps 6 –num_frames 100 –augmentation_level 0.5

上記のコマンドでは、次のことを行う必要があることに注意してください。

  • 交換する 入力画像.png 入力画像への実際のパスを指定します。
  • 交換する プロンプトテキスト AI モデルに希望するプロンプト テキストを入力します (たとえば、ビデオに形状やスタイルを与えたり、背景を移動したりする場合など)。
  • 調整する フレームレート (フレーム/秒)および フレーム数 (フレームの合計数) ご要望に応じて。
  • 調整する 拡張レベル ビデオ変換の強度を制御します(必要に応じて)。

ステップ3: ビデオ出力を保存する

プロンプトを入力した後、しばらく待つと、 安定した拡散ビデオ生成 処理が完了します。プロセスがより複雑な場合は、Stable Diffusion が結果を生成するまでに時間がかかることがあります。

ビデオ生成が完了すると、 出力 タイムスタンプを名前として持つディレクトリ。

このようにして、 安定した拡散AIビデオからビデオへの無料 (または写真からビデオを無料で)ビデオを生成するツール。さまざまなプロンプトや入力設定を試して、結果を微調整することもできます。

不安定拡散と安定拡散の違いは何ですか?

一言で言えば、安定拡散とは AIモデル 高品質のメディア コンテンツ (写真や動画) を生成するために Stability AI によって作成されました。以前のモデルよりも安定したバージョンで、エラーのないリアルな画像を生成します。

一方、Unstable Diffusion は、よりクリエイティブで制限のない対応物です。フィルターされた画像のデータセットでトレーニングされた Stable Diffusion とは異なり、Unstable Diffusion のデータセットはフィルターされていない画像です。そのため、Unstable Diffusion では結果にエラーが発生することが多く、現実的なものよりも抽象的な作品が生成されます。

不安定拡散と安定拡散

安定したビデオの普及はビデオ生成にどのような影響を与えるでしょうか?

以来 安定した映像拡散 まだ進化しているため、実際の影響を予測するのは難しいですが、次のような影響を与える可能性があります。

生産性の向上

ご存知のとおり、Stable Diffusion は数秒でビデオを生成できるため、コンテンツ作成者の時間を節約できます。編集に何時間も費やす代わりに、アニメーションを考案したり、特殊効果を追加したり、ビデオのスタイルを瞬時に転送したりできます。

コスト削減

ビデオ編集に手作業で取り組むと、費用と時間がかかります。一方で、 安定した映像拡散 ポストプロダクション作業のほとんどを自動化することで、編集コストを削減できます。

創造性の向上

Stable Diffusion を使用すると、クリエイターは制限された創造性を超えたビデオを制作できるようになります。たとえば、リアルな特殊効果を使用したビデオを生成したり、静止画像をアニメーション化したりすることができます。

より広いアクセシビリティ

上で説明したように、Stable Diffusion はオープンソースのツールであり、誰でも無料で利用できます。そのため、スキルや予算に関係なく、ビデオを作成したい人にとっては貴重なクリエイティブ資産となります。

安定したビデオの普及はビデオ生成にどのような影響を与えるか

安定したビデオ拡散はどのように機能しますか?

名前が示すように、AI モデルは、リアルなメディアを生成するために人工知能をトレーニングする拡散手法に基づいています。これは、次の 3 つの主要な原則に基づいています。

拡散拡散では、まずランダムな画像から始めて、徐々に詳細を追加していきます。最初の入力と一致するまで、さまざまな出力を提供し続けます。これにより、 安定した拡散ビデオ生成 最初のフレームに基づいて合成フレームを作成します。

トレーニング: 拡散モデルは、1枚の画像と同様に、膨大なデータセットでトレーニングされます。このようにして、AIモデルはあらゆる種類のリアルなオブジェクトを簡単に区別して生成できます。

ビデオ生成: モデルのトレーニングが完了すると、ユーザーは AI モデルに画像を読み込むことができます。モデルは、色、回転、視覚的なシフトなどの入力に基づいて、各フレームのノイズを改良し、リアルな出力を生成します。

安定したビデオ拡散はどのように機能しますか?

安定したビデオ拡散の制限は何ですか?

安定した映像拡散 は新しくリリースされており、次のようないくつかの制限があります。

  • 長さ制限あり: 現在のところ、Stable Diffusion は 2 ~ 4 秒の短いビデオしか生成できないため、長いビデオの作成には適していません。
  • 品質: 生成されたビデオの品質は、入力画像、プロンプト、拡張設定によって異なります。場合によっては、ビデオにさまざまなエラーが発生することがあります。
  • クリエイティブコントロール: AI モデルはクリエイティブなビデオを生成できますが、ユーザーが個々のフレームを直接操作できないため、微調整の制御が不足しています。
  • 限られた能力: テキスト プロンプトを解釈して応答するモデルの機能はまだ開発中であり、複雑なプロンプトを理解できない可能性があります。
  • 芸術的変容: スタイルの転送は可能ですが、ビデオ全体で一貫した結果を達成するのは難しい場合があります。
  • 計算要件: 安定したビデオ拡散には、大規模なデータセットを処理してビデオを生成するために、強力なグラフィック カードと大量のメモリが必要です。

安定したビデオ拡散モデルにはどこでアクセスできますか?

良いニュースは、現在のAIモデルでは 安定した映像拡散 は無料でご利用いただけます。Stability AI によると、同社は現在、研究目的でこのモデルを開発しています。モデルのコードは、こちらの GitHub ページからアクセスできます。 https://github.com/Stability-AI/generative-models

それ以外にも、Hugging Face のドキュメントにはここからアクセスできます: https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt

Stable Video Diffusion は他の AI ビデオ モデルと比べてどのように機能しますか?

Stability AI は、自ら広範な研究を実施し、自社のビデオ生成モデルを他のツールと比較しました。研究によると、Stable Video Diffusion は Runway や Pika Labs などのモデルと比較されています。

安定したビデオ拡散のパフォーマンス

ここでは、これらのモデルが 3 ~ 30 fps のカスタマイズされたレートで 14 フレームと 25 フレームを生成する場合のパフォーマンスを確認できます。リアルなビデオを生成するという点では、Stable Diffusion は Google Video Diffusion や DALL.E よりも強力です。

モデル強さ弱点
安定した映像拡散リアルで一貫性のある結果、静止画像からの短い動画に最適長さの制限、品質のバリエーション、クリエイティブなコントロールの制限
Google ビデオの普及より長い動画を生成でき、テキストから動画を生成するのに適していますエラーが発生する可能性があり、微調整が必要(それほど安定していない)
DALL-E 2非常に創造的で実験的安定性が低下する可能性がある
ランウェイML使いやすく初心者にも最適機能が限られており、他のモデルほど強力ではない
ピカラボオープンソースユーザーベースが限られており、まだ開発中

Stable Video Diffusion は長時間のビデオを生成できますか?

いいえ、現時点では、 安定した拡散ビデオ生成 最大 4 秒までしか生成できません。ただし、この AI の今後のバージョンでは、長時間のビデオも生成できるようになると期待されます。

Stable Video Diffusion を実行するための計算要件は何ですか?

実行するための要件は次のとおりです 安定した映像拡散:

要件最小推奨
グラフィックプロセッサ6GBのVRAM10 GB VRAM(またはそれ以上)
CPU4コア8コア(またはそれ以上)
ラム16ギガバイト32GB(またはそれ以上)
ストレージ10GB20GB(またはそれ以上)

それに加えて、事前にシステムに Python 3.10 (またはそれ以降) をインストールする必要があります。

Stable Video Diffusion の将来のビジョンは何ですか?

現在、安定性AIは 安定した映像拡散 モデルを進化させるための研究目的のため。ただし、将来的には、AI モデルが次の機能で進化することが期待されます。

  • より複雑、詳細、または抽象的なテキスト プロンプトの処理。
  • ユーザーがネイティブ インターフェイスでビデオを編集し、カスタマイズされた結果を作成できるようにします。
  • トランジション、レイヤー、その他のリアルな特殊効果をビデオに含める機能。
  • ビデオのアップスケーリング、ダウンスケーリング、復元などのための手間のかからないソリューションを提供します。
  • 色補正、ノイズ最小化、ビデオ安定化などの機能が組み込まれています。
  • ユーザーは、個人的なタッチを加えた動画を作成することで、AI モデルに自分のスタイルを学習させることができます。
  • 放送、ソーシャル メディア、その他のアプリケーション向けにビデオをリアルタイムで生成します。

最終的な考え

この投稿を読めば、 安定した拡散ビデオ生成 動作します。また、始めるための簡単な手順もいくつかあります。 安定した映像拡散 自分自身で。しかし、覚えておいてほしいのは、 AIモデル 比較的新しいため、まだ学習中であり、お客様の要件に正確に適合しない可能性があります。さあ、Stability AI 生成ビデオ モデルを試して、実験を続け、創造力を解き放ちましょう。

愛を分かち合いましょう
ミゲル
ミゲル

私は、ワークフローの改善と合理化に使用できる新しい革新的な AI ツールを発見するという挑戦が大好きです。私は常に AI の最新の開発動向を把握し、学習を止めないように努めています。

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