Stabile Videodiffusion: Alles, was Sie wissen müssen

Sie wissen vielleicht bereits, wie Sie mithilfe von Stable Diffusion KI-generierte Bilder erstellen. Jetzt können Sie diesen Bildern auch mit KI-generierten Motion Graphics neues Leben einhauchen. Willkommen bei Stabil Video Diffusion mit dem Sie Ihre statischen Bilder in dynamische Videos verwandeln können. In diesem Beitrag werde ich Sie über alles Wichtige über die Stabile Diffusionsvideogenerierung und wie Sie es wie ein Profi verwenden können.

Worum geht es bei Stable Video Diffusion Al?

Wie Sie wissen, ist Stable Diffusion ein Open-Source-KI-Modell, das von Stability AI erstellt wurde. Mit Stable Diffusion können Sie Bilder generieren, indem Sie einfach Texteingaben vornehmen. Mit der Videoversion von Stable Diffusion können Sie Ihre Bilder jetzt kostenlos in kurze Videos umwandeln.

Das KI-Modell verwendet das Bild als Quellbild und erstellt mithilfe einer einzigartigen Technik, die als Diffusion bekannt ist, weitere Bilder dafür. Die Technik fügt einem Quellbild im Idealfall verschiedene Details (sei es für den Hintergrund oder das Objekt) hinzu und macht es so zu einem Video. Stability AI hat das Modell anhand einer großen Menge realistischer Videos und Fotos trainiert, die virtuell oder auf einem lokalen System ausgeführt werden können.

Gesamt, Stabile Videodiffusion ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie alle Arten von Videos erstellen können – von kreativen bis hin zu pädagogischen Inhalten. Obwohl es erst vor Kurzem veröffentlicht wurde, befindet sich das Modell noch in der Entwicklung und wird voraussichtlich in Zukunft weiterentwickelt.

Wie verwende ich eine stabile Videodiffusion?

Derzeit können Sie die Videofunktion von Stable Diffusion auf zwei Arten nutzen – Sie können sie entweder auf Ihrem System installieren oder eine beliebige webbasierte Anwendung nutzen.

Option 1: Probieren Sie ein beliebiges Online-Tool für stabile Diffusion aus

Seit Stabile Diffusion AI Video zu Video kostenlos Lösung ist ein Open-Source-Angebot, verschiedene Drittanbieter-Tools haben es auf ihren Plattformen integriert. Sie können beispielsweise die Website besuchen: https://stable-video-diffusion.com/ und laden Sie Ihr Foto hoch. Sobald das Foto hochgeladen ist, analysiert das Tool es automatisch und wandelt es in ein Video um.

Das ist alles! Innerhalb weniger Sekunden generiert das Online-Tool ein kurzes Video basierend auf dem hochgeladenen Foto. Sie können das Video hier einfach in der Vorschau anzeigen und auf Ihr System herunterladen.

Option 2: Installieren von Stable Diffusion auf Ihrem System

Wenn Sie individuellere (und ungefilterte) Ergebnisse erhalten möchten, können Sie auch das KI-Modul von installieren. Stabiles Video Diffusion auf Ihrem System. Sie sollten jedoch wissen, dass der Vorgang etwas technisch ist und erhebliche Computerressourcen verbraucht.

Voraussetzungen:

• Installieren Sie Python 3.10 oder höher auf Ihrem System
• Installieren Sie NVIDIA CUDA Toolkit 11.4 oder höher auf Ihrem PC
• Installieren Sie Git (um das Repository auszuführen)
• Klonen Sie den Stabile Videodiffusion Repository mit Git (dieses wird von Stability AI kostenlos zur Verfügung gestellt): https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-video-diffusion

Schritt 1: Einrichten der Umgebung

Sobald Sie die oben genannten Anforderungen erfüllt haben, können Sie die Python-Konsole auf Ihrem System starten. Jetzt können Sie die folgenden Befehle nacheinander ausführen, wodurch die erforderlichen Abhängigkeiten auf Ihrem System erstellt, aktiviert und installiert werden, um Stable Diffusion auszuführen.

python3 -m venv venv

Quelle venv/bin/activate

pip install -r Anforderungen.txt

Schritt 2: Bereiten Sie die Eingabe vor und generieren Sie Ihr Video

Sobald die Umgebung auf Ihrem System eingerichtet und betriebsbereit ist, können Sie ein Eingabebild vorbereiten. Wenn Sie kein Bild haben, können Sie mit der standardmäßigen Stable Diffusion AI durch Eingabe von Text eines erstellen.

Um das Video zu generieren, navigieren Sie einfach durch die stabile Videodiffusion Richtung auf Ihrem System. Geben Sie einfach den folgenden Befehl ein, um das Video mit einem Eingabebild zu generieren:

python3 scripts/dream.py –ckpt_path ckpt/stable-diffusion.ckpt –image_path input_image.png –prompt „Eingabeaufforderungstext“ –fps 6 –num_frames 100 –augmentation_level 0,5

Bitte beachten Sie, dass Sie im obigen Befehl die folgenden Dinge tun müssen:

• Ersetzen Eingabebild.png durch den tatsächlichen Pfad zu Ihrem Eingabebild.
• Ersetzen Eingabeaufforderungstext mit Ihrem gewünschten Eingabetext für das KI-Modell (z. B. wenn Sie dem Video eine Form oder einen Stil geben, den Hintergrund verschieben usw. möchten)
• Verstelle die fps (Bilder pro Sekunde) und Anzahl_Frames (Gesamtzahl der Frames) gemäß Ihren Anforderungen.
• Verstelle die Erweiterungsebene um die Intensität von Videotransformationen (nach Bedarf) zu steuern.

Schritt 3: Speichern Sie die Videoausgabe

Nach Eingabe der Eingabeaufforderung können Sie eine Weile warten, da die Stabile Diffusionsvideogenerierung seine Verarbeitung abschließt. Wenn der Prozess komplexer ist, kann es eine Weile dauern, bis Stable Diffusion seine Ergebnisse generiert.

Sobald die Videogenerierung abgeschlossen ist, wird es im Ausgabe Verzeichnis mit dem Zeitstempel als Namen.

Auf diese Weise können Sie die Stabile Diffusion AI Video zu Video kostenlos (oder kostenloses Foto-zu-Video-)Tool zum Generieren von Videos. Sie können außerdem mit verschiedenen Eingabeaufforderungen und Eingabeeinstellungen experimentieren, um die Ergebnisse zu optimieren.

Was ist der Unterschied zwischen instabiler und stabiler Diffusion?

Kurz gesagt ist die stabile Diffusion eine KI-Modell Erstellt von Stability AI zur Generierung hochwertiger Medieninhalte (Fotos und Videos). Es handelt sich um eine stabilere Version der Vorgängermodelle, die realistische Bilder ohne Fehler generiert.

Auf der anderen Seite ist Unstable Diffusion das kreativere und uneingeschränktere Gegenstück. Im Gegensatz zu Stable Diffusion, das mit einem Datensatz gefilterter Bilder trainiert wurde, hat Unstable Diffusion ungefilterte Bilder als Datensatz. Aus diesem Grund kann Unstable Diffusion häufig zu fehlerhaften Ergebnissen führen und erzeugt eher abstrakte als realistische Ergebnisse.

Welchen Einfluss hat eine stabile Videodiffusion auf die Videogenerierung?

Seit Stabile Videodiffusion befindet sich noch in der Entwicklung und seine tatsächlichen Auswirkungen sind schwer vorherzusagen. Er kann jedoch folgenden Einfluss haben:

Verbesserte Produktivität

Wie Sie wissen, kann Stable Diffusion Videos in Sekundenschnelle erstellen, wodurch Inhaltsersteller Zeit sparen können. Sie können Animationen erstellen, Spezialeffekte hinzufügen oder Video-Stile sofort übertragen, anstatt Stunden mit der Bearbeitung zu verbringen.

Reduzierte Kosten

Manueller Aufwand, den wir in die Videobearbeitung stecken, kann teuer und zeitaufwändig sein. Auf der anderen Seite Stabile Videodiffusion kann Ihnen helfen, diese Bearbeitungskosten zu senken, indem die meisten Nachbearbeitungsaufgaben automatisiert werden.

Verbesserte Kreativität

Mit Stable Diffusion können Videokünstler nun ihre eingeschränkte Kreativität ausleben. So können sie damit beispielsweise Videos mit realistischen Spezialeffekten erstellen oder Standbilder animieren.

Größere Zugänglichkeit

Wie ich oben erläutert habe, ist Stable Diffusion ein Open-Source-Tool, das für jeden kostenlos verfügbar ist. Dies macht es zu einem wertvollen kreativen Hilfsmittel für jeden, der Videos erstellen möchte, unabhängig von seinen Fähigkeiten oder seinem Budget.

Wie funktioniert die stabile Videodiffusion?

Wie der Name schon sagt, basiert das KI-Modell auf einer Diffusionspraxis, die künstliche Intelligenz darauf trainiert, realistische Medien zu generieren. Es basiert auf drei Hauptprinzipien:

Diffusion: Bei der Diffusion beginnen wir zunächst mit einem zufälligen Bild und fügen ihm dann nach und nach weitere Details hinzu. Es werden so lange verschiedene Ausgaben geliefert, bis es mit der ursprünglichen Eingabe übereinstimmt. Dadurch wird das Stabile Diffusionsvideogenerierung synthetische Rahmen zu entwickeln, die auf dem ursprünglichen Rahmen basieren.

Ausbildung: Genau wie ein Bild wird das Diffusionsmodell anhand eines riesigen Datensatzes trainiert. Auf diese Weise kann das KI-Modell problemlos alle Arten realistischer Objekte unterscheiden und generieren.

Videogenerierung: Sobald das Modell trainiert ist, können Benutzer ein Bild in das KI-Modell laden. Das Modell verfeinert das Rauschen für jedes Bild und liefert realistische Ausgaben, basierend auf den bereitgestellten Eingaben für Farben, Rotationen, visuelle Verschiebungen usw.

Was sind die Einschränkungen der stabilen Videodiffusion?

Stabile Videodiffusion wurde neu veröffentlicht und weist mehrere Einschränkungen auf, darunter die folgenden:

• Begrenzte Länge: Derzeit kann Stable Diffusion nur Kurzvideos mit einer Länge von 2–4 Sekunden generieren und ist daher für die Erstellung langer Videos ungeeignet.
• Qualität: Die Qualität der generierten Videos kann je nach Eingabebild, Eingabeaufforderung und Erweiterungseinstellungen variieren. Manchmal können in Ihrem Video verschiedene Fehler auftreten.
• Kreative Kontrolle: Obwohl das KI-Modell kreative Videos erstellen kann, fehlt ihm die Feinabstimmung, da Benutzer einzelne Frames nicht direkt bearbeiten können.
• Eingeschränkte Leistungsfähigkeit: Die Fähigkeit des Modells, Textaufforderungen zu interpretieren und darauf zu reagieren, befindet sich noch in der Entwicklung und versteht komplexe Aufforderungen möglicherweise nicht.
• Künstlerische Transformation: Obwohl eine Stilübertragung möglich ist, kann es eine Herausforderung sein, im gesamten Video konsistente Ergebnisse zu erzielen.
• Rechenleistungsbedarf: Stable Video Diffusion erfordert eine leistungsstarke Grafikkarte und viel Speicher für die Verarbeitung großer Datensätze und die Generierung von Videos.

Wo kann ich auf das stabile Videodiffusionsmodell zugreifen?

Die gute Nachricht ist, dass das aktuelle KI-Modell der Stabile Videodiffusion ist kostenlos erhältlich. Laut Stability AI hat das Unternehmen das Modell derzeit zu Forschungszwecken entwickelt. Sie können den Code des Modells auf seiner GitHub-Seite hier abrufen: https://github.com/Stability-AI/generative-models

Darüber hinaus können Sie hier auf die Dokumentation zu Hugging Face zugreifen: https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt

Wie schneidet Stable Video Diffusion im Vergleich zu anderen KI-Videomodellen ab?

Stability AI hat selbst umfangreiche Untersuchungen durchgeführt und sein Videogenerierungsmodell mit anderen Tools verglichen. Laut der Untersuchung wird Stability Video Diffusion mit Modellen wie Runway und Pika Labs verglichen.

Hier können Sie sehen, wie diese Modelle bei der Generierung von 14 und 25 Bildern bei einer angepassten Rate von 3-30 fps abschneiden. Stable Diffusion ist im Vergleich zu Google Video Diffusion und DALL.E auch leistungsfähiger, wenn es um die Generierung realistischer Videos geht.

Modell	Stärke	Schwäche
Stabile Videodiffusion	Realistische und stimmige Ergebnisse, gut für kurze Videos aus Standbildern	Begrenzte Länge, Qualitätsunterschiede, begrenzte kreative Kontrolle
Google Video Diffusion	Kann längere Videos generieren, gut für die Text-zu-Video-Generierung	Kann Fehler produzieren, erfordert Feinabstimmung (nicht so stabil)
DALL-E 2	Hoch kreativ und experimentell	Kann weniger stabil sein
Laufsteg ML	Einfach zu bedienen und gut für Anfänger	Begrenzte Fähigkeiten und nicht so leistungsstark wie andere Modelle
Pika Labs	Open Source	Begrenzte Benutzerbasis, noch in der Entwicklung

Kann Stable Video Diffusion Videos mit langer Dauer erzeugen?

Nein – die Ergebnisse der Stabile Diffusion-Videoerzeugung sind auf maximal 4 Sekunden begrenzt. In den kommenden Versionen dieser KI können wir jedoch erwarten, dass sie auch Videos mit längerer Dauer generiert.

Welche Rechenleistung ist zum Ausführen von Stable Video Diffusion erforderlich?

Hier sind einige der Voraussetzungen für den Betrieb Stabile Videodiffusion:

Erfordernis	Minimum	Empfohlen
Grafikkarte	6 GB VRAM	10 GB VRAM (oder mehr)
CPU	4 Kerne	8 Kerne (oder höher)
RAM	16 GIGABYTE	32 GB (oder mehr)
Lagerung	10 GB	20 GB (oder mehr)

Außerdem sollten Sie zuvor Python 3.10 (oder höher) auf Ihrem System installieren.

Wie sieht die Zukunftsvision für Stable Video Diffusion aus?

Derzeit hat Stability AI nur Stabile Videodiffusion zu Forschungszwecken, damit sich das Modell weiterentwickeln kann. In Zukunft können wir jedoch erwarten, dass sich das KI-Modell in den folgenden Merkmalen weiterentwickelt:

• Verarbeitung komplexerer, detaillierterer oder abstrakterer Textaufforderungen.
• Ermöglicht Benutzern, das Video in der nativen Benutzeroberfläche zu bearbeiten und individuelle Ergebnisse zu erzielen.
• Die Möglichkeit, Übergänge, Ebenen und andere realistische Spezialeffekte in Videos einzubinden.
• Bereitstellung problemloser Lösungen zum Hochskalieren, Herunterskalieren, Wiederherstellen usw. von Videos.
• Mit integrierten Funktionen zur Farbkorrektur, Rauschminimierung, Videostabilisierung usw.
• Benutzer können das KI-Modell ihren Stil erlernen lassen, indem sie Videos mit einer persönlichen Note erstellen.
• Erstellen von Videos in Echtzeit für Rundfunk, soziale Medien und andere Anwendungen.

Abschließende Gedanken

Ich bin sicher, dass Sie nach dem Lesen dieses Beitrags leicht verstehen können, wie die Stabile Diffusionsvideogenerierung funktioniert. Ich habe auch einige schnelle Schritte gefunden, die Sie unternehmen können, um loszulegen mit Stabile Videodiffusion auf eigene Faust. Sie sollten jedoch bedenken, dass die KI-Modell ist relativ neu, befindet sich noch in der Lernphase und erfüllt möglicherweise nicht genau Ihre Anforderungen. Probieren Sie das generative Videomodell von Stability AI aus und experimentieren Sie weiter damit, um Ihrer Kreativität freien Lauf zu lassen!