نشر الفيديو بشكل مستقر: إليك كل ما تحتاج إلى معرفته

ربما تعرف بالفعل كيفية الحصول على صور تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بمساعدة Stable Diffusion. الآن، يمكنك منح هذه الصور حياة جديدة باستخدام الرسومات المتحركة المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي أيضًا. مرحبا بك في مستقر فيديو انتشار والتي يمكن أن تساعدك على تحويل صورك الثابتة إلى مقاطع فيديو ديناميكية. في هذه التدوينة سأخبركم بكل ما هو مهم حول إنشاء فيديو مستقر الانتشار وكيف يمكنك استخدامه كالمحترفين.

ما هو نشر الفيديو المستقر؟

كما تعلم، فإن Stable Diffusion هو نموذج مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي تم إنشاؤه بواسطة Stability AI. باستخدام Stable Diffusion، يمكنك إنشاء صور بمجرد إدخال المطالبات النصية. الآن، مع إصدار الفيديو من Stable Diffusion، يمكنك تحويل صورك إلى مقاطع فيديو قصيرة مجانًا.

يأخذ نموذج الذكاء الاصطناعي الصورة كإطار مصدر وينشئ إطارات لاحقة لها باستخدام تقنية فريدة تُعرف باسم الانتشار. تضيف هذه التقنية بشكل مثالي تفاصيل مختلفة (سواء كانت للخلفية أو للكائن) إلى الصورة المصدر، مما يجعلها فيديو. وقد قام نظام Stability AI بتدريب النموذج بناءً على مجموعة كبيرة من مقاطع الفيديو والصور الواقعية، والتي يمكن تشغيلها افتراضيًا أو على نظام محلي.

إجمالي، نشر الفيديو مستقر هي أداة قوية يمكنها مساعدتك في إنشاء جميع أنواع مقاطع الفيديو، بدءًا من المحتوى الإبداعي وحتى المحتوى التعليمي. على الرغم من أنه تم إصداره مؤخرًا، إلا أن النموذج لا يزال قيد التطوير، ومن المتوقع أن يتطور في المستقبل.

كيفية استخدام نشر الفيديو المستقر؟

في الوقت الحالي، يمكنك استخدام ميزة الفيديو الخاصة بـ Stable Diffusion بطريقتين - يمكنك إما تثبيتها على نظامك أو الاستفادة من أي تطبيق قائم على الويب.

الخيار 1: تجربة أي أداة عبر الإنترنت للنشر المستقر

منذ فيديو مستقر للنشر بالذكاء الاصطناعي إلى فيديو مجاني الحل هو عرض مفتوح المصدر، وقد قامت العديد من أدوات الطرف الثالث بدمجه على منصاتهم. على سبيل المثال، يمكنك زيارة الموقع: https://stable-video-diffusion.com/ وتحميل صورتك. بمجرد تحميل الصورة، ستقوم الأداة تلقائيًا بتحليلها وتحويلها إلى فيديو.

هذا كل شيء! في غضون ثوانٍ قليلة، ستقوم الأداة عبر الإنترنت بإنشاء مقطع فيديو قصير استنادًا إلى الصورة التي تم تحميلها. يمكنك ببساطة معاينة الفيديو هنا وتنزيله على نظامك.

الخيار 2: تثبيت Stable Diffusion على نظامك

إذا كنت ترغب في الحصول على نتائج أكثر تخصيصًا (وغير مرشحة)، فيمكنك أيضًا التفكير في تثبيت وحدة الذكاء الاصطناعي من فيديو مستقر انتشار على النظام الخاص بك. ومع ذلك، يجب أن تعلم أن العملية تقنية بعض الشيء وستستهلك موارد حاسوبية كبيرة.

المتطلبات الأساسية:

• قم بتثبيت Python 3.10 أو أعلى على نظامك
• قم بتثبيت NVIDIA CUDA Toolkit 11.4 أو أعلى على جهاز الكمبيوتر الخاص بك
• تثبيت Git (لتشغيل المستودع)
• استنساخ نشر الفيديو مستقر المستودع باستخدام Git (تتم مشاركة هذا بواسطة Stability AI مجانًا): https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-video-diffusion

الخطوة 1: إعداد البيئة

بمجرد استيفاء المتطلبات المذكورة أعلاه، يمكنك تشغيل وحدة تحكم Python على نظامك. الآن، يمكنك تشغيل الأوامر التالية واحدًا تلو الآخر، مما سيؤدي إلى إنشاء التبعيات المطلوبة وتنشيطها وتثبيتها على نظامك لتشغيل Stable Diffusion.

python3 -m venv venv

المصدر venv/bin/activate

تثبيت النقطة -r متطلبات.txt

الخطوة 2: قم بإعداد الإدخال وإنشاء الفيديو الخاص بك

بمجرد إعداد البيئة وتشغيلها على نظامك، يمكنك إعداد صورة إدخال. إذا لم يكن لديك صورة، فيمكنك استخدام Stable Diffusion AI القياسي لإنشاء صورة عن طريق إدخال النص.

لإنشاء الفيديو، يمكنك ببساطة التنقل في نشر فيديو مستقر الاتجاه على النظام الخاص بك. فقط أدخل الأمر التالي لإنشاء الفيديو باستخدام صورة الإدخال:

python3 scripts/dream.py –ckpt_path ckpt/stable-diffusion.ckpt –image_path input_image.png –prompt “نص موجه” –fps 6 –num_frames 100 –augmentation_level 0.5

يرجى ملاحظة أنه في الأمر أعلاه، عليك القيام بالأمور التالية:

• يستبدل input_image.png مع المسار الفعلي لصورة الإدخال الخاصة بك.
• يستبدل نص سريع باستخدام النص المطلوب لنموذج الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، إذا كنت تريد إعطاء الفيديو شكلاً أو نمطًا أو تحريك خلفيته، وما إلى ذلك)
• أضبط ال إطارا في الثانية (إطارات في الثانية) و num_frames (العدد الإجمالي للإطارات) حسب متطلباتك.
• أضبط ال augmentation_level للتحكم في شدة تحويلات الفيديو (حسب الحاجة).

الخطوة 3: حفظ إخراج الفيديو

بعد إدخال المطالبة، يمكنك الانتظار لفترة من الوقت كما هو الحال إنشاء فيديو مستقر الانتشار يكمل تجهيزه. إذا كانت العملية أكثر تعقيدًا، فقد يستغرق الأمر بعض الوقت حتى يتمكن Stable Diffusion من الحصول على نتائجه.

بمجرد اكتمال إنشاء الفيديو، سيتم حفظه في ملف انتاج الدليل مع الطابع الزمني كاسمه.

بهذه الطريقة يمكنك استخدام فيديو مستقر للنشر بالذكاء الاصطناعي إلى فيديو مجاني (أو صورة إلى فيديو مجاني) أداة لإنشاء مقاطع فيديو. يمكنك تجربة المزيد من المطالبات وإعدادات الإدخال المختلفة لتعديل النتائج.

ما هو الفرق بين الانتشار غير المستقر والمستقر؟

باختصار، الانتشار المستقر هو نموذج الذكاء الاصطناعي تم إنشاؤها بواسطة Stability AI لإنشاء محتوى وسائط عالي الجودة (الصور ومقاطع الفيديو). وهي نسخة أكثر استقرارا من نماذجها السابقة، والتي تولد صورا واقعية دون أخطاء.

من ناحية أخرى، فإن الانتشار غير المستقر هو نظيره الأكثر إبداعًا وغير المقيد. على عكس Stable Diffusion، الذي تم تدريبه على مجموعة بيانات من الصور التي تمت تصفيتها، فإن Unstable Diffusion يحتوي على صور غير مفلترة كمجموعة بيانات خاصة به. لهذا السبب، يمكن أن يؤدي الانتشار غير المستقر في كثير من الأحيان إلى أخطاء في نتائجه وينتج عملاً تجريديًا أكثر من الواقعي.

كيف سيؤثر نشر الفيديو المستقر على إنشاء الفيديو؟

منذ نشر الفيديو مستقر لا يزال يتطور، ومن الصعب التنبؤ بتأثيره الفعلي، ولكن يمكن أن يكون له التأثير التالي:

وتحسين الإنتاجية

كما تعلم، يمكن لـ Stable Diffusion إنشاء مقاطع فيديو في ثوانٍ، مما يمكن أن يساعد منشئي المحتوى على توفير الوقت. يمكنك إنشاء رسوم متحركة أو إضافة مؤثرات خاصة أو نقل أنماط مقاطع الفيديو على الفور بدلاً من قضاء ساعات في التحرير.

انخفاض التكاليف

يمكن أن تكون الجهود اليدوية التي نبذلها في تحرير الفيديو مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً. على الجانب الآخر، نشر الفيديو مستقر يمكن أن تساعدك في تقليل تكاليف التحرير هذه عن طريق أتمتة معظم مهام ما بعد الإنتاج.

تعزيز الإبداع

يمكن لمنشئي المحتوى الآن إنشاء مقاطع فيديو تتجاوز قدراتهم الإبداعية المقيدة باستخدام Stable Diffusion. على سبيل المثال، يمكن استخدامه لإنشاء مقاطع فيديو ذات تأثيرات خاصة واقعية أو لتحريك الصور الثابتة.

إمكانية الوصول على نطاق أوسع

كما ناقشت أعلاه، فإن Stable Diffusion هي أداة مفتوحة المصدر، وهي متاحة مجانًا لأي شخص. وهذا يجعله رصيدًا إبداعيًا قيمًا لأي شخص يريد إنشاء مقاطع فيديو، بغض النظر عن مهاراته أو ميزانيته.

كيف يعمل نشر الفيديو المستقر؟

وكما يوحي الاسم، يعتمد نموذج الذكاء الاصطناعي على ممارسة الانتشار التي تدرب الذكاء الاصطناعي على توليد وسائط واقعية. وهي تقوم على ثلاثة مبادئ رئيسية:

انتشار: في عملية الانتشار، نبدأ أولاً بصورة عشوائية ثم نواصل إضافة المزيد من التفاصيل إليها تدريجيًا. وسوف يستمر في تقديم مخرجات مختلفة حتى يتطابق مع المدخلات الأولية. وهذا سوف تدريب إنشاء فيديو مستقر الانتشار للتوصل إلى إطارات صناعية، بناءً على الإطار الأولي.

تمرين: تمامًا مثل صورة واحدة، يتم تدريب نموذج الانتشار على مجموعة بيانات ضخمة. وبهذه الطريقة، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي التمييز بسهولة وإنشاء جميع أنواع الكائنات الواقعية.

توليد الفيديو: بمجرد تدريب النموذج، يمكن للمستخدمين تحميل صورة إلى نموذج الذكاء الاصطناعي. سيقوم النموذج بتحسين الضوضاء لكل إطار والتوصل إلى مخرجات واقعية، بناءً على المدخلات المتوفرة للألوان والتدوير والتحولات المرئية وما إلى ذلك.

ما هي حدود نشر الفيديو المستقر؟

نشر الفيديو مستقر تم إصداره حديثًا وله عدة قيود، بما في ذلك ما يلي:

• طول محدود: اعتبارًا من الآن، يمكن لـ Stable Diffusion إنشاء مقاطع فيديو قصيرة المدة تتراوح مدتها من 2 إلى 4 ثوانٍ فقط، مما يجعلها غير مناسبة لإنشاء مقاطع فيديو طويلة.
• جودة: يمكن أن تختلف جودة مقاطع الفيديو التي تم إنشاؤها وفقًا لصورة الإدخال والمطالبة وإعدادات التكبير. في بعض الأحيان، يمكن أن تواجه أخطاء مختلفة في الفيديو الخاص بك.
• التحكم الإبداعي: على الرغم من أن نموذج الذكاء الاصطناعي يمكنه إنشاء مقاطع فيديو إبداعية، إلا أنه يفتقر إلى التحكم الدقيق حيث لا يستطيع المستخدمون التعامل مباشرة مع الإطارات الفردية.
• قدرة محدودة: لا تزال قدرة النموذج على تفسير المطالبات النصية والاستجابة لها قيد التطوير وقد لا يفهم المطالبات المعقدة.
• التحول الفني: على الرغم من إمكانية نقل النمط، إلا أنه قد يكون من الصعب تحقيق نتائج متسقة عبر الفيديو بأكمله.
• المتطلبات الحسابية: يتطلب نشر الفيديو الثابت بطاقة رسومات قوية وذاكرة كبيرة لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة وإنشاء مقاطع فيديو.

أين يمكنني الوصول إلى نموذج نشر الفيديو الثابت؟

والخبر السار هو أن نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي لـ نشر الفيديو مستقر متاح مجانا. ووفقًا لشركة Stability AI، فقد قامت بتطوير النموذج لأغراض البحث حتى الآن. يمكنك الوصول إلى كود النموذج على صفحة GitHub الخاصة به هنا: https://github.com/Stability-AI/generative-models

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك الوصول إلى وثائقها على Hugging Face هنا: https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt

كيف يتم أداء نشر الفيديو المستقر مقارنةً بنماذج فيديو الذكاء الاصطناعي الأخرى؟

لقد أجرت شركة Stability AI بنفسها بحثًا مكثفًا وقارنت نموذج إنشاء الفيديو الخاص بها بأدوات أخرى. وفقًا للبحث، تتم مقارنة Stable Video Diffusion بنماذج مثل Runway وPika Labs.

هنا، يمكنك رؤية كيفية أداء هذه النماذج لتوليد 14 و25 إطارًا بمعدل مخصص يتراوح بين 3-30 إطارًا في الثانية. يعد Stable Diffusion أيضًا أكثر قوة مقارنةً بـ Google Video Diffusion وDALL.E عندما يتعلق الأمر بإنشاء مقاطع فيديو واقعية.

نموذج	قوة	ضعف
نشر الفيديو مستقر	نتائج واقعية ومتماسكة، جيدة لمقاطع الفيديو القصيرة من الصور الثابتة	طول محدود، اختلافات في الجودة، تحكم إبداعي محدود
جوجل فيديو الانتشار	يمكنه إنشاء مقاطع فيديو أطول، وهو جيد لإنشاء تحويل النص إلى فيديو	يمكن أن تنتج أخطاء، وتتطلب ضبطًا دقيقًا (ليست مستقرة)
دال-E 2	إبداعي للغاية وتجريبي	يمكن أن تكون أقل استقرارا
المدرج مل	سهل الاستخدام وجيد للمبتدئين	إمكانيات محدودة وليست بنفس قوة الموديلات الأخرى
مختبرات بيكا	مفتوح المصدر	قاعدة مستخدمين محدودة، لا تزال قيد التطوير

هل يمكن لنشر الفيديو المستقر إنشاء مقاطع فيديو طويلة المدة؟

لا – حتى الآن نتائج توليد فيديو مستقر تقتصر على ما يصل إلى 4 ثوان فقط. ومع ذلك، في الإصدارات القادمة من هذا الذكاء الاصطناعي، قد نتوقع منه إنشاء مقاطع فيديو طويلة المدة أيضًا.

ما هي المتطلبات الحسابية لتشغيل Stable Video Diffusion؟

فيما يلي بعض متطلبات التشغيل نشر الفيديو مستقر:

متطلبات	الحد الأدنى	مُستَحسَن
GPU	6 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي	ذاكرة فيديو بسعة 10 جيجابايت (أو أعلى)
وحدة المعالجة المركزية	4 الأساسية	8 نواة (أو أعلى)
كبش	16 غيغا بايت	32 جيجابايت (أو أعلى)
تخزين	10 جيجابايت	20 جيجابايت (أو أعلى)

بالإضافة إلى ذلك، يجب عليك تثبيت Python 3.10 (أو أعلى) على نظامك مسبقًا.

ما هي الرؤية المستقبلية لانتشار الفيديو المستقر؟

في الوقت الحاضر، تم إصدار Stability AI للتو نشر الفيديو مستقر لأغراض البحث حتى يتمكن النموذج من التطور. ومع ذلك، في المستقبل، قد نتوقع أن يتطور نموذج الذكاء الاصطناعي في الميزات التالية:

• معالجة مطالبات نصية أكثر تعقيدًا أو تفصيلاً أو مجردة.
• تمكين المستخدمين من تحرير الفيديو في الواجهة الأصلية والتوصل إلى نتائج مخصصة.
• القدرة على تضمين التحولات والطبقات وغيرها من المؤثرات الخاصة الواقعية في مقاطع الفيديو.
• توفير حلول خالية من المتاعب لرفع مستوى الفيديو، وتقليص حجمه، واستعادته، وما إلى ذلك.
• وجود ميزات مدمجة لتصحيح الألوان وتقليل الضوضاء وتثبيت الفيديو وما إلى ذلك.
• يمكن للمستخدمين السماح لنموذج الذكاء الاصطناعي بتعلم أسلوبه من خلال إنتاج مقاطع فيديو ذات لمسة شخصية.
• إنشاء مقاطع فيديو في الوقت الفعلي للبث ووسائل التواصل الاجتماعي والتطبيقات الأخرى.

الأفكار النهائية

أنا متأكد من أنه بعد قراءة هذا المنشور، يمكنك بسهولة فهم كيفية إنشاء فيديو مستقر الانتشار يعمل. لقد توصلت أيضًا إلى بعض الخطوات السريعة التي يمكنك اتخاذها للبدء بها نشر الفيديو مستقر لوحدك. على الرغم من ذلك، يجب أن تتذكر أن نموذج الذكاء الاصطناعي جديد نسبيًا، وما زال في مرحلة التعلم، وقد لا يلبي متطلباتك المحددة. انطلق - جرّب نموذج الفيديو التوليدي Stability AI واستمر في تجربته لإطلاق العنان لقدراتك الإبداعية!