Project Icon

stable-diffusion-videos

使用Stable Diffusion生成和编辑高质量视频的介绍

本项目详细介绍了如何使用Stable Diffusion技术制作和编辑视频,支持在Colab环境中快速生成,并能添加音乐同步节奏。针对不同设备,项目提供多种数据类型支持,并具备简易操作界面和Real-ESRGAN超分辨率处理功能,显著提升画质,满足视频制作者的多样需求。

项目介绍:stable-diffusion-videos

stable-diffusion-videos 是一个创新项目,旨在利用稳定扩散模型来生成动态视频。这个项目的独特之处在于用户可以自定义输入内容,进而生成符合其描述的视频效果。在这里,稳定扩散模型被用来对图像和视频进行处理,使其能够随着时间推移产生连贯的过渡效果。

安装说明

要使用 stable-diffusion-videos,首先需要安装相应的 Python 包。用户只需在命令行中执行以下命令:

pip install stable_diffusion_videos

使用方法

制作视频

Stable-diffusion-videos 允许用户通过一系列提示词生成从一个场景到另一个场景的过渡视频。具体使用方法如下:

from stable_diffusion_videos import StableDiffusionWalkPipeline
import torch

pipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(
    "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
    torch_dtype=torch.float16,
).to("cuda")

video_path = pipeline.walk(
    prompts=['a cat', 'a dog'],
    seeds=[42, 1337],
    num_interpolation_steps=3,
    height=512,
    width=512,
    output_dir='dreams',
    name='animals_test',
    guidance_scale=8.5,
    num_inference_steps=50,
)

在此例子中,用户可以交替使用提示词如“猫”和“狗”,并选择图像生成的种子数、图像尺寸、过渡步数等参数以生成个性化视频。

制作音乐视频

项目新增加的功能让用户可以在生成的视频中添加音乐。通过提供音乐文件的路径,用户可以根据节奏调整视频的过渡速度:

from stable_diffusion_videos import StableDiffusionWalkPipeline
import torch

pipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(
    "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
    torch_dtype=torch.float16,
).to("cuda")

audio_offsets = [146, 148]
fps = 30

num_interpolation_steps = [(b-a) * fps for a, b in zip(audio_offsets, audio_offsets[1:])]

video_path = pipeline.walk(
    prompts=['a cat', 'a dog'],
    seeds=[42, 1337],
    num_interpolation_steps=num_interpolation_steps,
    audio_filepath='audio.mp3',
    audio_start_sec=audio_offsets[0],
    fps=fps,
    height=512,
    width=512,
    output_dir='dreams',
    guidance_scale=7.5,
    num_inference_steps=50,
)

使用用户界面

项目还提供了简单易用的用户界面,方便用户交互:

from stable_diffusion_videos import StableDiffusionWalkPipeline, Interface
import torch

pipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(
    "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
    torch_dtype=torch.float16,
).to("cuda")

interface = Interface(pipeline)
interface.launch()

致谢

该项目基于由 @karpathy 分享的脚本进行开发,并在此基础上进行修改和完善。

贡献

用户可以通过项目的 GitHub 页面提交问题或功能请求,帮助改进此工具。

通过 stable-diffusion-videos,用户可以轻松地将想象中的场景转换为流畅的视频效果,并根据个人喜好进行定制。这一工具对于需要快速生成视觉素材的个人和团队尤其具有吸引力。

项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能,包括文生视频、动态画面和形象生成等,帮助用户快速上手,创造专业级内容。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台,用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品,帮助用户探索创意灵感。

Project Cover

讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号