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Githubanimatediff
animatediff 重构，显著降低了显存使用量。
同时，**支持无限生成长度！**太棒了！
LoRA 加载功能目前绝对没有实现！
欢迎提交 PR！😆😅
理论上可以在 CPU 上运行，但不推荐。应该可以在 GPU 上正常运行，无论是 NVIDIA 还是其他品牌，但我还没有在非 CUDA 硬件上测试过。默认使用 PyTorch 2.0 缩放点积注意力（即内置 xformers），但如果你真的想使用 xformers，可以传递 --xformers 参数强制使用。
如何使用
我应该写一些更详细的步骤，但以下是大致流程：
git clone https://github.com/neggles/animatediff-cli
cd animatediff-cli
python3.10 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# 安装 Torch。使用你喜欢的 torch 版本（>= 2.0.0），但在非 NVIDIA 设备上可能会遇到困难...
python -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# 安装其余所有依赖（应该是全部了！我可能漏掉了一些依赖。）
python -m pip install -e '.[dev]'
# 现在你应该可以运行
animatediff --help
# 这里会打印出一个漂亮的帮助屏幕，里面有很多信息。
接下来，你需要将想要使用的检查点放入 data/models/sd 目录，复制 config/prompts 中的一个提示配置文件，编辑它以设置你选择的提示和模型（提示 .json 文件中的模型路径是相对于 data/ 的，例如 models/sd/vanilla.safetensors），然后就可以开始了。
对于 8GB 显存的显卡，可以使用类似以下的命令：
animatediff generate -c 'config/prompts/waifu.json' -W 576 -H 576 -L 128 -C 16
对于显存少于 8GB 的显卡，你可能需要将 -C 降低到 8，而对于显存更大的显卡，你可以将其提高到 20-24。最大值为 24。
注意：生成 128 帧会非常慢...
RiFE！
我已经为 rife-ncnn-vulkan 添加了实验性支持，使用 animatediff rife interpolate 命令。它有相当直观的帮助信息，并已在 Linux 上进行了测试，但我不确定它是否能在 Windows 上运行。
无论如何，你需要在系统上安装 ffmpeg 并将其添加到 PATH 中，还需要从 GitHub 仓库（上面的链接）下载适用于你所选操作系统的 rife-ncnn-vulkan 发布版。解压它，并将提取的文件夹放在 data/rife/ 目录下。你应该有一个 data/rife/rife-ncnn-vulkan 可执行文件，或者在 Windows 上是 data\rife\rife-ncnn-vulkan.exe。
你还需要使用以下命令重新安装仓库/包：
python -m pip install -e '.[rife]'
或者手动安装 ffmpeg-python。
默认设置是将每帧乘以 8，将 8fps 的动画转换为 64fps，然后编码为 60fps 的 WebM。（如果你选择 GIF 模式，它将是 50fps，因为 GIF 的帧持续时间以 1/100 秒为单位编码，这很诡异）。
看起来效果还不错...
待办事项：
无特定顺序：
- 支持无限生成长度
- 支持 RIFE 进行运动插值（
rife-ncnn-vulkan不是最佳实现） - 将 RIFE 插值后的帧导出为视频文件（webm、mp4、动画 webp、hevc mp4、gif 等）
- 在 6-8GB 显存的显卡上生成无限长度的动画（512x512 分辨率，8 帧上下文，但至少能用）
- Torch SDP 注意力（使 xformers 成为可选项）
- 在提示配置中支持
clip_skip - 实验性支持
torch.compile()（上游 Diffusers 的 bug 略微减慢了速度，但仍然很快） - 使用
--repeat批量生成！（例如，--repeat 10将重复所有提示 10 次） - 从另一个 Python 程序调用
animatediff.cli.generate()函数，无需每次重新加载模型 - 将剩余的旧 Diffusers 代码更新到最新版本（大部分已完成）
- 添加 Web 界面（也许吧，已经有人在封装这个项目了，所以可能不需要）
- img2img 支持（从现有图像开始并继续生成）
- 尽可能停止使用自定义模块（应该能够使用 Diffusers 完成几乎所有功能）
- 自动生成然后使用 RIFE 插值的模式
致谢：
参见 guoyww/AnimateDiff（这里很少有我的工作）
注意：COPYING 文件中的版权声明缺少原作者的名字，仅仅是因为原始仓库（在撰写本文时）没有在许可证中附加姓名。然而，我使用了与他们相同的许可证（Apache 2.0）。
