• Часы работы 9AM - 5PM
  • Адрес: Название улицы, штат Нью-Йорк 38954
  • Телефон: 578-393-4937
  • Мобильный: 578-393-4937

Введите свой адрес электронной почты и подпишитесь на нашу рассылку

Стабильная диффузия видео

Стабильная диффузия видео: вот все, что вам нужно знать

Поделитесь своей любовью

Возможно, вы уже знаете, как создавать изображения, генерируемые искусственным интеллектом, с помощью Stable Diffusion. Теперь вы можете дать этим изображениям новую жизнь с помощью анимированной графики, созданной искусственным интеллектом. Добро пожаловать в Стабильный видео Диффузия который поможет вам превратить статические изображения в динамичные видеоролики. В этом посте я расскажу вам все самое важное о Стабильная генерация диффузионного видео и как вы можете использовать его как профессионал.

Стабильная генерация диффузионного видео 

Что такое Stable Video Diffusion Al?

Как вы знаете, Stable Diffusion — это модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, созданная Stability AI. С помощью Stable Diffusion вы можете создавать изображения, просто вводя текстовые подсказки. Теперь, благодаря видеоверсии Stable Diffusion, вы можете бесплатно конвертировать изображения в короткие видеоролики.

Модель искусственного интеллекта принимает изображение в качестве исходного кадра и создает для него последующие кадры, используя уникальную технику, известную как диффузия. Этот метод идеально добавляет различные детали (будь то фон или объект) к исходному изображению, превращая его в видео. Stability AI обучил модель на основе большого набора реалистичных видео и фотографий, которые можно запускать виртуально или в локальной системе.

Что такое стабильная диффузия видео?

Общий, Стабильная диффузия видео — это мощный инструмент, который поможет вам создавать видео любого типа — от творческого до образовательного контента. Хотя она была выпущена недавно, модель все еще находится в разработке и, как ожидается, будет развиваться в будущем.

Как использовать стабильное распространение видео?

В настоящее время вы можете использовать функцию видео Stable Diffusion двумя способами: вы можете либо установить ее в своей системе, либо использовать любое веб-приложение.

Вариант 1. Попробуйте любой онлайн-инструмент для стабильной диффузии.

С Stable Diffusion AI видео в видео бесплатно Решение представляет собой предложение с открытым исходным кодом, различные сторонние инструменты интегрировали его на свои платформы. Например, вы можете посетить сайт: https://stable-video-diffusion.com/ и загрузите свою фотографию. Как только фотография будет загружена, инструмент автоматически проанализирует ее и преобразует в видео.

Попробуйте любой онлайн-инструмент для стабильной диффузии.

Вот и все! Через несколько секунд онлайн-инструмент сгенерирует короткое видео на основе загруженной фотографии. Вы можете просто просмотреть видео здесь и загрузить его в свою систему.

Вариант 2. Установка Stable Diffusion в вашей системе

Если вы хотите получать более персонализированные (и нефильтрованные) результаты, вы также можете рассмотреть возможность установки модуля AI из Стабильное видео Диффузия в вашей системе. Однако вы должны знать, что этот процесс немного технический и потребует значительных вычислительных ресурсов.

Предварительные условия:

  • Установите Python 3.10 или выше в вашей системе.
  • Установите NVIDIA CUDA Toolkit 11.4 или выше на свой компьютер.
  • Установите Git (для запуска репозитория)
  • Клонировать Стабильная диффузия видео репозиторий с использованием Git (он доступен Stability AI бесплатно): https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-video-diffusion

Шаг 1. Настройте среду

Если вы выполнили вышеуказанные требования, вы можете запустить консоль Python в своей системе. Теперь вы можете запускать следующие команды одну за другой, которые создадут, активируют и установят в вашей системе необходимые зависимости для запуска Stable Diffusion.

python3 -m венв венв

источник venv/bin/activate

pip install -r требования.txt

Шаг 2. Подготовьте исходные данные и создайте видео.

После того как среда запущена в вашей системе, вы можете подготовить входное изображение. Если у вас нет изображения, вы можете использовать стандартный AI Stable Diffusion, чтобы создать его, введя текст.

Чтобы создать видео, вы можете просто перейти по стабильное видео-диффузия направление в вашей системе. Просто введите следующую команду, чтобы создать видео, используя входное изображение:

python3 scripts/dream.py –ckpt_path ckpt/stable-diffusion.ckpt –image_path input_image.png –prompt «текст подсказки» –fps 6 –num_frames 100 –augmentation_level 0,5

Обратите внимание, что в приведенной выше команде вам необходимо сделать следующие вещи:

  • Заменять input_image.png с фактическим путем к вашему входному изображению.
  • Заменять текст подсказки с желаемым текстом подсказки для модели AI (например, если вы хотите придать видео форму, стиль, переместить его фон и т. д.)
  • Настроить кадр/с (кадров в секунду) и количество_кадров (общее количество кадров) в соответствии с вашими требованиями.
  • Настроить уровень_увеличения контролировать интенсивность видеопреобразований (по необходимости).

Шаг 3. Сохраните видеовыход.

После ввода подсказки вы можете подождать некоторое время, пока Стабильная генерация диффузионного видео завершает свою обработку. Если процесс более сложный, то стабильной диффузии может потребоваться некоторое время, чтобы получить результаты.

После завершения создания видео оно будет сохранено в папке выход каталог с отметкой времени в качестве имени.

Таким образом, вы можете использовать Stable Diffusion AI видео в видео бесплатно (или фото в видео бесплатно) инструмент для создания видео. Вы можете дополнительно поэкспериментировать с различными подсказками и настройками ввода, чтобы настроить результаты.

В чем разница между нестабильной и стабильной диффузией?

Вкратце, стабильная диффузия – это Модель искусственного интеллекта создан Stability AI для создания высококачественного медиаконтента (фото и видео). Это более стабильная версия предыдущих моделей, которая без ошибок генерирует реалистичные изображения.

С другой стороны, Unstable Diffusion — его более творческий и неограниченный аналог. В отличие от Stable Diffusion, который обучался на наборе данных отфильтрованных изображений, Unstable Diffusion использует в качестве набора данных нефильтрованные изображения. Вот почему Unstable Diffusion часто может приводить к ошибкам в результатах и создавать более абстрактные работы, чем реалистичные.

Нестабильная и стабильная диффузия.

Как стабильное распространение видео повлияет на создание видео?

С Стабильная диффузия видео все еще развивается, трудно предсказать его фактическое влияние, но оно может иметь следующее влияние:

Улучшенная производительность

Как вы знаете, Stable Diffusion может создавать видео за считанные секунды, что может помочь создателям контента сэкономить время. Вы можете придумать анимацию, добавить спецэффекты или перенести стили видео мгновенно, вместо того, чтобы тратить часы на монтаж.

Снижение затрат

Ручные усилия, которые мы вкладываем в редактирование видео, могут быть дорогостоящими и отнимать много времени. С другой стороны, Стабильная диффузия видео может помочь вам сократить затраты на редактирование за счет автоматизации большинства задач постобработки.

Расширенное творчество

Теперь с помощью Stable Diffusion авторы могут создавать видеоролики, выходящие за рамки их ограниченного творчества. Например, его можно использовать для создания видеороликов с реалистичными спецэффектами или для анимации неподвижных изображений.

Широкая доступность

Как я уже говорил выше, Stable Diffusion — это инструмент с открытым исходным кодом, который доступен каждому бесплатно. Это делает его ценным творческим ресурсом для всех, кто хочет создавать видеоролики, независимо от их навыков и бюджета.

Как стабильное распространение видео повлияет на генерацию видео

Как работает стабильное распространение видео?

Как следует из названия, модель ИИ основана на практике распространения, которая обучает искусственный интеллект создавать реалистичные медиа. В ее основе лежат три основных принципа:

Диффузия: При диффузии мы сначала начинаем со случайного изображения, а затем постепенно добавляем к нему все больше деталей. Он будет продолжать предоставлять разные выходные данные до тех пор, пока не будет соответствовать исходному входному значению. Это позволит тренировать Стабильная генерация диффузионного видео придумать синтетические кадры, на основе исходного.

Обучение: Как и одно изображение, модель диффузии обучается на огромном наборе данных. Таким образом, модель ИИ может легко различать и генерировать всевозможные реалистичные объекты.

Генерация видео: после обучения модели пользователи могут загрузить изображение в модель ИИ. Модель будет уточнять шум для каждого кадра и получать реалистичные результаты на основе предоставленных входных данных для цветов, поворотов, визуальных сдвигов и т. д.

Как работает стабильное распространение видео?

Каковы ограничения стабильной диффузии видео?

Стабильная диффузия видео выпущен недавно и имеет ряд ограничений, в том числе следующие:

  • Ограниченная длина: на данный момент Stable Diffusion может создавать короткие видеоролики продолжительностью всего 2–4 секунды, что делает его непригодным для создания длинных видеороликов.
  • Качество: качество создаваемых видео может варьироваться в зависимости от входного изображения, подсказки и настроек аугментации. Иногда в вашем видео могут возникать различные ошибки.
  • Творческий контроль: Хотя модель искусственного интеллекта может создавать креативные видеоролики, ей не хватает точной настройки, поскольку пользователи не могут напрямую манипулировать отдельными кадрами.
  • Ограниченные возможности: способность модели интерпретировать текстовые подсказки и отвечать на них все еще находится в стадии разработки и может не понимать сложные подсказки.
  • Художественное преображение: Перенос стиля возможен, но добиться единообразных результатов во всем видео может быть непросто.
  • Вычислительные требования: Stable Video Diffusion требует мощной видеокарты и большого объема памяти для обработки больших наборов данных и создания видео.

Где я могу получить доступ к стабильной модели распространения видео?

Хорошей новостью является то, что текущая модель искусственного интеллекта Стабильная диффузия видео доступен бесплатно. По данным Stability AI, на данный момент она разработала модель для исследовательских целей. Вы можете получить доступ к коду модели на ее странице GitHub здесь: https://github.com/Stability-AI/generative-models

Кроме того, вы можете получить доступ к документации по Hugging Face здесь: https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt

Как работает стабильное распространение видео по сравнению с другими моделями видео AI?

Stability AI сама провела обширное исследование и сравнила свою модель генерации видео с другими инструментами. Согласно исследованию, Stable Video Diffusion сравнивают с такими моделями, как Runway и Pika Labs.

Как работает стабильная диффузия видео

Здесь вы можете увидеть, как эти модели работают при генерации 14 и 25 кадров с настраиваемой частотой 3–30 кадров в секунду. Stable Diffusion также более эффективен по сравнению с Google Video Diffusion и DALL.E, когда дело доходит до создания реалистичных видео.

МодельСилаСлабость
Стабильная диффузия видеоРеалистичные и последовательные результаты, хороши для коротких видеороликов из неподвижных изображений.Ограниченная длина, вариации качества, ограниченный творческий контроль.
Распространение видео GoogleМожет генерировать более длинные видео, хорошо подходит для преобразования текста в видео.Может выдавать ошибки, требует тонкой настройки (не так стабильно)
ДАЛЛ-И 2Очень творческий и экспериментальныйМожет быть менее стабильным
Взлетно-посадочная полоса MLПростой в использовании и хороший для начинающихОграниченные возможности и не такой мощный, как у других моделей.
Пика ЛабсОткрытый источникОграниченная база пользователей, все еще в разработке

Может ли Stable Video Diffusion создавать видеоролики большой продолжительности?

Нет – на данный момент результаты Генерация видео со стабильной диффузией ограничены только 4 секундами. Однако в будущих версиях этого ИИ мы можем ожидать, что он также будет генерировать видеоролики большой продолжительности.

Каковы вычислительные требования для запуска Stable Video Diffusion?

Вот некоторые требования для запуска Стабильная диффузия видео:

ТребованиеМинимумрекомендуемые
графический процессор6 ГБ видеопамяти10 ГБ видеопамяти (или выше)
Процессор4 ядра8 ядер (или выше)
БАРАН16 ГБ32 ГБ (или выше)
Хранилище10 ГБ20 ГБ (или выше)

Кроме того, вам следует заранее установить Python 3.10 (или выше) в вашей системе.

Каково будущее видение Stable Video Diffusion?

В настоящее время Stability AI выпустила только Стабильная диффузия видео в исследовательских целях, чтобы модель могла развиваться. Однако в будущем мы можем ожидать, что модель ИИ будет развиваться в следующих функциях:

  • Обработка более сложных, подробных или абстрактных текстовых подсказок.
  • Предоставление пользователям возможности редактировать видео в собственном интерфейсе и получать индивидуальные результаты.
  • Возможность включать в видео переходы, слои и другие реалистичные спецэффекты.
  • Предоставление простых решений для масштабирования, уменьшения, восстановления и т. д. видео.
  • Наличие встроенных функций цветокоррекции, минимизации шума, стабилизации видео и так далее.
  • Пользователи могут позволить модели искусственного интеллекта изучить свой стиль, создавая персонализированные видеоролики.
  • Создание видео в режиме реального времени для вещания, социальных сетей и других приложений.

Заключительные размышления

Я уверен, что прочитав этот пост, вы легко поймете, как Стабильная генерация диффузионного видео работает. Я также придумал несколько быстрых шагов, которые вы можете предпринять, чтобы начать работу. Стабильная диффузия видео самостоятельно. Хотя вы должны помнить, что Модель искусственного интеллекта относительно новый, все еще изучается и может не соответствовать вашим точным требованиям. Продолжайте: попробуйте генеративную видеомодель Stability AI и продолжайте экспериментировать с ней, чтобы раскрыть свои творческие способности!

Поделитесь своей любовью
Мигель
Мигель

Мне нравится открывать новые и инновационные инструменты искусственного интеллекта, которые можно использовать для улучшения и оптимизации рабочих процессов. Я всегда стремлюсь быть в курсе последних разработок в области ИИ и никогда не перестаю учиться.

Статьи: 115

Обновления рассылки

Введите свой адрес электронной почты и подпишитесь на нашу рассылку

iFoto iFoto
ru_RURussian