〔022〕Stable Diffusion 之 生成视频 篇

✨ 目录

    • [🎈 视频转换 / mov2mov](#🎈 视频转换 / mov2mov)
    • [🎈 视频转换前奏准备](#🎈 视频转换前奏准备)
    • [🎈 视频转换 mov2mov 使用](#🎈 视频转换 mov2mov 使用)
    • [🎈 视频转换 mov2mov 效果预览](#🎈 视频转换 mov2mov 效果预览)
    • [🎈 视频无限缩放 / Infinite Zoom](#🎈 视频无限缩放 / Infinite Zoom)
    • [🎈 视频无限缩放 Infinite Zoom 使用](#🎈 视频无限缩放 Infinite Zoom 使用)

🎈 视频转换 / mov2mov

  • 如果想将视频换成另一种风格,或者想将视频中的人物替换掉,可以使用 mov2mov 插件
  • 插件地址: https://github.com/Scholar01/sd-webui-mov2mov
  • 由于该插件未收录在扩展列表中,所以需要从网址安装

🎈 视频转换前奏准备

  • 准备一段需要改动的视频本体,这里的视频使用的是 一一千唯 小姐姐的舞蹈视频
  • 然后从视频中截一张图片,用来生成风格人物图像,最好配合 ControlNet 使用
  • 要想画风变换不大的话,重回幅度就调小一点,一般在 0.3~0.4 之间
  • 主要图片生成参数如下:
  • 大模型:meinamix_meinaV11,该模型主要用来生成二次元画风的
  • 采样方法:DPM++ 2M Karras
  • 迭代步数:30
  • 重回幅度:0.3,重绘幅度低是为了跟原视频接近
  • ControlNet:Lineart,线稿检测,其中预处理器选择 lineart_standard


🎈 视频转换 mov2mov 使用

  • 第一步:将视频本体传到 mov2mov 左边文件区
  • 第二步:将图生图生成的图片种子进行锁定,也就是复制到 mov2mov 左边配置区域中的 seed 位置
  • 第三步:将图生图中的配置信息在 mov2mov 中都重新设置一下,比如 提示词采样方式图片尺寸
  • 第四步:其中的 Movie Frames 是帧数,默认 30,也就是每秒生成 30 张图片,视频本体是 10 秒的话,就是会生成 300 张图片后,再把这 300 张图片生成最终的视频
  • 第五步:点击生成,然后静静等待处理完成即可
  • 由于官方对于 gif 图片大小不能超过 5M,所以我进行了二压,因此画面中的图片会显得有点失真,真实情况是没有的哈

🎈 视频转换 mov2mov 效果预览

  • 最终生成的视频会保存在 outputs\mov2mov-images 文件夹下
  • 由于图片大小限制,下面预览只是截取了最终视频的一部分

🎈 视频无限缩放 / Infinite Zoom

🎈 视频无限缩放 Infinite Zoom 使用

  • 点击 Infinite Zoom 标签栏目,在这里你可以设置最终生成视频的长度以及输出视频的尺寸
  • 需要上传一张需要无限缩放的图片,背景通过提示词进行生成
相关推荐
_一条咸鱼_6 分钟前
Python 语法之注释详解(二)
人工智能·python·面试
机器之心37 分钟前
AI也要007?Letta、伯克利提出「睡眠时间计算」,推理效率翻倍还不加钱
人工智能
机器之心40 分钟前
WSDM 25唯一最佳论文:从谱视角揭开推荐系统流行度偏差放大之谜
人工智能
新智元1 小时前
国产 Vidu Q1 出道即顶流,登顶 VBench!吉卜力、广告大片、科幻特效全包了
人工智能·openai
人机与认知实验室1 小时前
宽度学习与深度学习
人工智能·深度学习·学习
新智元1 小时前
AI 永生时代来临!DeepMind「生成幽灵」让逝者赛博重生
人工智能·openai
HyperAI超神经1 小时前
【vLLM 学习】Aqlm 示例
java·开发语言·数据库·人工智能·学习·教程·vllm
cnbestec1 小时前
欣佰特携数十款机器人相关前沿产品,亮相第二届人形机器人和具身智能行业盛会
人工智能·机器人
爱的叹息1 小时前
关于 梯度下降算法、线性回归模型、梯度下降训练线性回归、线性回归的其他训练算法 以及 回归模型分类 的详细说明
人工智能·算法·回归·线性回归