Stable Video Diffusion
来自稳定AI的实验模型,用于从文本描述或上传的图像中生成短视频.
概览
稳定视频传播
稳定视频传播神经网络介绍
稳定视频传播(Stable Video Difusion)是产生短视频的实验模型,由英国启动稳定AI开发. 与许多现代解决方案不同,这个神经网络分两个阶段工作:首先,一个图像是从文字描述(使用内置的Stuble Difusion生成器)创建的,然后用自定义的相机运动进行动画. 用户还可以上传自己的图像并直接进行动画,绕过图像生成阶段.
生成片段的长度限于4秒. 这项服务是免费的,每天发放信贷;但是,录像质量仍然明显低于商业选择——这个模式仍然是原始的和试验性的,更适合测试和学习,而不是在项目中实际使用。
稳定视频传播的特点
| 特征 | 数值 |
|---|---|
| 类型 | 视频和图像生成器 |
| 类别 | 视频生成器、图像生成器、文本到视频 |
| 平台 | Web 版本, 在 Hugging Face 、 重量和代码上演示用于本地安装 |
| 界面语言 | 不支持俄语 |
| 自由等级 | 免费(每天发放40笔贷款) |
| 价格 | 免费(可供购买的额外信贷) |
| 开发者 | 稳定AI(英国启动) |
| 添加日期 | 2024年6月2日 (英语). |
| 所需信用卡 | 没有 |
稳定视频传播适合谁?
内容创建者和营销者
内容创建者可以使用稳定视频传播(Stable Video Difusion)快速从静态图像制作短视频——例如,用于社交媒体或广告宣传. 然而,必须明白,结果的质量尚未达到专业水平,因此该工具更适合粗略的草稿和实验格式.
视频编辑和电影制作人
影视专业人员可以利用神经网络生成中间动画,镜头旋转效果围绕一个物体,或者简单的闲置动画. 上传自定义图像和调整相机运动的能力在工程的早期阶段提供了一定的灵活性.
艺术家和研究人员
由于该型号是开源的,并且以开放的重量和代码进行分配,所以它是 对研究基因技术的艺术家和想要实验AI动画的研究人员感兴趣. 教育家也可以用它 创建视觉学习材料。
如何使用稳定视频传播?
通过网络版本工作
要开始,您需要前往稳定视频difusulation.com并创建一个账户或登录到现有的账户. 注册后,用户可以开始生成. 有了第一个方法,神经网络首先从文字描述中创建了四个图像变体——在这个阶段扣除了11个入分. 然后您需要选择您喜欢的图像并进入视频创作阶段.
配置动画参数
在开始视频生成之前,可以在Advance区域配置额外的参数,包括相机移动. 这使得你能够控制动画的性质. 配置后,渲染过程开始——完成的视频可以下载和浏览.
动画自己的形象
第二种方法是立即上传自己的静态图像并激活它,完全绕过图像生成阶段. 要做到这一点,请以支持的格式选择一个文件,配置动画参数,并开始生成. 然后可以下载或分享完成的结果。
稳定视频传播的关键特征
从文本描述生成视频
神经网络可以根据文本提示创建四秒的剪辑. 它很好地理解了音量场景和"填充"物体如何从不同角度看,这是模型的显著优势之一.
内建的稳定扩散图像生成器
该工具在引擎盖下使用流行的稳定扩散生成器,确保中间图像的体面质量. 用户可以选择四个生成的变体中的一个,用于后续的动画.
从上传图像创建视频( 图片动画)
图像到视频功能允许您上传任何静态图像,并将其变成短片动画视频. 这可以是照片或其他任何静态图像.
用于测试的开源平台
模型重量和代码公开. 用户不仅可以通过网络版本或演示在Hugging Face上工作,还可以在自己的计算机上安装神经网络进行独立实验.
稳定视频传播的好处
免费获得每日信贷
稳定视频传播免费发行——用户每天获得40个信用,可以不进行金融投资定期测试该模式. 注册无需信用卡.
了解音量场景
模型很好地处理了"填充"对象的任务:如果一个文本描述了一个三维场景,神经网络试图想象元素从不同的侧面看,这将其与许多原始的发电机区分开来.
开源代码
本地安装的重量和代码下载能力使得该工具对研究人员和开发者具有吸引力. 开放源码方法允许社区为模型的开发做出贡献并加以改造. 他们自己的需要。
引擎盖下的流行图像生成器
以稳定扩散作为第一阶段的基础,确保中间图像具有体面的质量,即使最终的动画还远非理想.
稳定视频传播的缺点
双阶段进程,而不是直接文本到视频
与许多现代解决方案不同,Stable Video Difusion不能直接从文本中创建视频——你首先需要生成一个图像,然后将其激活. 这使得工作流程复杂化,增加了创建剪辑所需的时间.
低质量和扭曲
剪辑几乎总是有明显的扭曲。 模型与复杂的场景和高动态发生斗争. 即使在简单的情况下,结果也往往看起来很混乱,使工具不适合商业使用。
录像时间有限
最大剪辑长度为4秒. 这显然不足以完成大多数现实世界的任务。 此外,神经网络在无意移动时生成差的视频——静态场景出场不自然.
缺乏准确的文本控制和问题面孔
用户无法通过动画阶段的文本提示来精确控制视频内容. 画框中的面孔和人往往产生不准确. 该模型也无法在视频中正确渲染可读文本.
没有俄语支持
服务接口不支持俄语.
稳定视频传播能解决什么问题?
从文字描述创建短视频
用户可以在文字中描述一个场景并获得四秒的剪辑. 这对快速原型构思或创建没有视频编辑技能的简单动画很有用.
动画静态图像( 图片动画)
关键能力之一是将静态照片或图片变成短片动画片段. 这可用于艺术项目,教材,或社交媒体内容.
创建简单的动画
该模型适合生成
