穩定的視頻擴散：您需要了解的一切都在這裡

您可能已經知道如何借助穩定擴散來製作人工智慧生成的圖像。現在，您還可以透過人工智慧生成的動態圖形為這些圖片賦予新的生命。歡迎來到 穩定的 影片擴散它可以幫助您將靜態影像變成動態影片。在這篇文章中，我將讓您了解有關 穩定的擴散視訊生成 以及如何像專業人士一樣使用它。

穩定視訊擴散 AI 是什麼？

如您所知，Stable Diffusion 是 Stability AI 創建的開源 AI 模型。使用穩定擴散，您只需輸入文字提示即可產生圖像。現在，透過穩定擴散的影片版本，您可以免費將影像轉換為短影片。

AI 模型將影像作為來源幀，並使用獨特的技術（稱為擴散）為其創建後續幀。該技術理想地向來源影像添加各種細節（無論是背景還是物件），使其成為影片。 Stability AI 基於大量真實影片和照片訓練了模型，該模型可以虛擬運行或在本地系統上運行。

全面的， 穩定的視訊擴散 是一個強大的工具，可以幫助您創建各種影片 - 從創意內容到教育內容。雖然該模型最近已發布，但仍在開發中，預計將來會不斷發展。

如何使用穩定的視訊擴散？

目前，您可以透過兩種方式使用 Stable Diffusion 的影片功能 – 您可以將其安裝在您的系統上或利用任何基於 Web 的應用程式。

選項 1：嘗試任何線上工具進行穩定擴散

自從 穩定擴散 AI 視頻到免費視頻 解決方案是一個開源產品，各種第三方工具已將其整合到其平台上。例如，您可以造訪以下網站： https://stable-video-diffusion.com/ 並上傳您的照片。照片上傳後，該工具將自動對其進行分析並將其轉換為影片。

就是這樣！幾秒鐘後，線上工具就會根據上傳的照片產生一個短影片。您可以簡單地在此處預覽影片並將其下載到您的系統上。

選項 2：在系統上安裝 Stable Diffusion

如果您想獲得更多自訂（且未過濾）的結果，那麼您也可以考慮安裝 AI 模組 影片穩定 擴散在您的系統上。不過，您應該知道這個過程有點技術性，並且會消耗大量的運算資源。

先決條件:

在系統上安裝 Python 3.10 或更高版本
在您的 PC 上安裝 NVIDIA CUDA Toolkit 11.4 或更高版本
安裝 Git（運行儲存庫）
複製 穩定的視訊擴散 使用 Git 的儲存庫（這是由 Stability AI 免費分享的）： https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-video-diffusion

第1步：設定環境

滿足上述要求後，您就可以在系統上啟動 Python 控制台。現在，您可以一一執行以下命令，這將在您的系統上建立、啟動和安裝運行穩定擴散所需的依賴項。

python3 -m venv venv

源 venv/bin/activate

pip install -r 要求.txt

第 2 步：準備輸入並產生視頻

一旦環境在您的系統上啟動並運行，您就可以準備輸入影像。如果您沒有圖像，您可以使用標準穩定擴散 AI 透過輸入文字來建立圖像。

要生成視頻，您只需導航 穩定視訊擴散 系統上的方向。只需輸入以下命令即可使用輸入影像產生影片：

python3腳本/dream.py –ckpt_path ckpt/stable-diffusion.ckpt –image_path input_image.png –prompt「提示文字」 –fps 6 –num_frames 100 –augmentation_level 0.5

請注意，在上面的命令中，您需要執行以下操作：

代替 輸入影像.png 與輸入影像的實際路徑。
代替 提示文字 以及您想要的 AI 模型提示文字（例如，如果您想為影片指定形狀、樣式、移動其背景等）
調整幀率（每秒幀數）和幀數（總幀數）根據您的要求。
調整 增強等級 控制影片轉換的強度（根據需要）。

第三步：保存視訊輸出

輸入提示後，稍等片刻即可 穩定的擴散視訊生成 完成其處理。如果過程更複雜，那麼穩定擴散可能需要一段時間才能產生結果。

影片生成完成後，將保存在輸出以時間戳記作為名稱的目錄。

这样，您就可以使用 穩定擴散 AI 視頻到免費視頻 （或免費照片到影片）產生影片的工具。您可以進一步嘗試各種提示和輸入設定來調整結果。

不穩定擴散和穩定擴散有什麼不同？

簡而言之，穩定擴散是人工智慧模型由 Stability AI 創建，用於產生高品質的媒體內容（照片和影片）。它是先前模型的更穩定版本，可產生逼真的影像而不會出現錯誤。

另一方面，不穩定擴散是其更具創造性和不受限制的對應物。與在過濾影像資料集上訓練的穩定擴散不同，不穩定擴散將未過濾的影像作為其資料集。這就是為什麼不穩定擴散經常會導致結果錯誤，並產生比現實更抽象的作品。

穩定的視訊擴散將如何影響視訊生成？

自從 穩定的視訊擴散 仍在不斷發展，很難預測其實際影響，但可以產生以下影響：

提高生產力

如您所知，Stable Diffusion 可以在幾秒鐘內生成視頻，這可以幫助內容創作者節省時間。您可以立即製作動畫、添加特效或轉移影片風格，而無需花費數小時進行編輯。

降低成本

我們在影片編輯中投入的手動工作可能既昂貴又耗時。另一方面， 穩定的視訊擴散 可以透過自動化大部分後製任務來幫助您降低這些編輯成本。

增強創造力

創作者現在可以透過穩定擴散製作超越其有限創造力的影片。例如，它可用於產生具有逼真特效的影片或動畫靜態影像。

更廣泛的可訪問性

正如我上面所討論的，穩定擴散是一個開源工具，任何人都可以免費使用。這使其成為任何想要製作影片的人的寶貴創意資產，無論他們的技能或預算如何。

穩定視訊擴散如何運作？

顧名思義，人工智慧模型基於傳播實踐，訓練人工智慧產生真實的媒體。它基於三個主要原則：

擴散：在擴散中，我們首先從隨機圖像開始，然後逐漸向其添加更多細節。它將繼續提供不同的輸出，直到與初始輸入匹配。這將訓練 穩定的擴散視訊生成 在最初的框架的基礎上提出合成框架。

訓練：就像一張圖像一樣，擴散模型是在海量資料集上訓練的。這樣，AI模型就可以輕鬆區分並產生各種真實物體。

影片生成：模型訓練完成後，使用者可以將影像載入到 AI 模型中。該模型將根據提供的顏色、旋轉、視覺偏移等輸入來細化每一幀的噪聲，並得出真實的輸出。

穩定視訊擴散的限制是什麼？

穩定的視訊擴散 是新發布的，有一些限制，包括以下內容：

長度有限：目前穩定擴散只能產生2-4秒的短視頻，不適合製作長視頻。
品質：產生的影片的品質可能會因輸入影像、提示和增強設定而異。有時，您可能會在影片中遇到各種錯誤。
創意控制： 雖然人工智慧模型可以產生創意視頻，但它缺乏微調控制，因為用戶無法直接操縱單個幀。
能力有限：模型解釋和回應文字提示的能力仍在開發中，可能無法理解複雜的提示。
藝術轉型： 雖然風格轉移是可能的，但在整個影片中獲得一致的結果可能具有挑戰性。
計算要求：穩定的視訊擴散需要強大的顯示卡和大量記憶體來處理大型資料集和生成視訊。

在哪裡可以存取穩定的視訊擴散模型？

好消息是，目前的人工智慧模型 穩定的視訊擴散 是免費提供的。 Stability AI 表示，目前該模型已出於研究目的而開發。您可以在此處的 GitHub 頁面上存取該模型的程式碼： https://github.com/Stability-AI/generative-models

除此之外，您可以在此處存取其關於 Hugging Face 的文檔： https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt

與其他 AI 視訊模型相比，穩定視訊擴散的表現如何？

Stability AI 本身進行了廣泛的研究，並將其視訊生成模型與其他工具進行了比較。根據研究，Stable Video Diffusion 與 Runway 和 Pika Labs 等模型進行了比較。

在這裡，您可以看到這些模型如何以 3-30 fps 的自訂速率產生 14 和 25 幀。在產生逼真的影片方面，Stable Diffusion 也比 Google Video Diffusion 和 DALL.E 更強大。

模型	力量	弱點
穩定的視訊擴散	真實且連貫的結果，適合靜態影像的短視頻	長度有限、品質參差不齊、創意控制有限
谷歌影片傳播	可以生成更長的視頻，適合文字到視頻的生成	可能會產生錯誤，需要微調（不太穩定）
達爾-E 2	極具創意和實驗性	可能不太穩定
跑道ML	易於使用，適合初學者	功能有限，不如其他型號強大
皮卡實驗室	開源	用戶基礎有限，仍在開發中

穩定視訊擴散可以產生長時間視訊嗎？

否——截至目前，調查結果 穩定的擴散視訊生成 最多只能限制 4 秒。然而，在該人工智慧即將推出的版本中，我們可能會期望它也能產生長時間影片。

運行穩定視訊擴散的計算要求是什麼？

以下是運行時的一些要求 穩定的視訊擴散:

要求	最低限度	受到推崇的
圖形處理器	6GB 顯示記憶體	10 GB VRAM（或更高）
中央處理器	4核	8核（或更高）
記憶體	16 GB	32GB（或更高）
貯存	10GB	20GB（或更高）

除此之外，您應該事先在系統上安裝Python 3.10（或更高版本）。

穩定視訊擴散的未來願景是什麼？

目前Stability AI僅發布 穩定的視訊擴散 用於研究目的，以便模型能夠發展。然而，在未來，我們可能會期望人工智慧模型具有以下特徵：

處理更複雜、詳細或抽象的文字提示。
使用戶能夠在本機介面中編輯影片並得出自訂結果。
能夠在影片中包含過渡、圖層和其他逼真的特效。
為影片放大、縮小、恢復等提供無憂解決方案。
具有色彩校正、噪音最小化、視訊穩定等內建功能。
使用者可以讓人工智慧模型透過製作具有個人風格的影片來學習他們的風格。
為廣播、社交媒體和其他應用程式即時產生視訊。

最终想法

相信看完這篇文章你就能輕鬆明白 穩定的擴散視訊生成 作品。我還提出了一些您可以開始使用的快速步驟 穩定的視訊擴散 靠你自己。不過，您應該記住，人工智慧模型相對較新，仍在學習中，可能無法滿足您的確切要求。來吧——嘗試 Stability AI 生成視訊模型，並不斷嘗試它以釋放您的創造力！