AnimateDiff_ Animating Diffusion Models, 视频播放量 65、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 AiVoyager, 作者简介 ,相关视频:【B站最新】吴恩达详细讲解Transformer工作原理,小白教程,全程干货无尿点,学完你就是AGI的大佬!(附课
File "E:\novelai-webui-aki-v2\extensions\AnimateDiff\animatediff\models\unet.py", line 18, in <module> from .unet_blocks import ( File "E:\novelai-webui-aki-v2\extensions\AnimateDiff\animatediff\models\unet_blocks.py", line 6, in <module> from .attention import Transformer3DModel File...
v2 开头的模型放入以下目录: \sd-webui-aki-v4.1\models\Lora 我们可以看到官方提供了 8 个 Lora,这些 Lora 具体有啥作用呢,看 Lora 的命名,我们应该可以猜出一些,这些 Lora 是运动模型,可以通过添加对应的 Lora 来使我们生成的动画向上向下、向左向右、拉远拉近、顺时针逆时针运动。 模型放置好以后,我们来看...
下载的models文件夹里的模型放到ComfyUI根目录下的models\animatediff_models文件夹内,lora放到models\animatediff_motion_lora文件夹下. sd动画处理模型AnimateDiff 此内容为免费资源,请登录后查看 ￥0 登录查看 提供远程协助 支持需求定制 适用软件ComfyUI 语言中文/English 大小15.4GB 工具使用问题请联系qq1990781688 ...
AnimateDiff,魔塔社区个人觉得国内最好的社区模型下载提供点。https://modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/animatediff/files【AnimateDiff安装下载使用设置提供压缩包和插件本体真入门教程篇】 https://www.bilibili.com/video/BV1eu4y157T5/?share_source=copy_web&vd_source=616a79241fdc3c5671fab12f29...
运动模型和运动lora都可以放在animatediff-cli-prompt-travel\data\models\motion-module里面 下载链接: 链接:https://pan.quark.cn/s/55a0cff30b9b 1、Webui版AnimateDiff 在stablediffusion webui扩展界面,点击从网址安装,复制https://github.com/continue-revolution/sd-webui-animatediff到扩展git仓库网址,点击安...
为了解决这个问题,一篇名为《AnimateDiff: Animate Your Personalized Text-to-Image Diffusion Models without Specific Tuning》的论文提出了一种创新的方法,让文生图模型也能够生成动画。 Stable Diffusion是一种基于扩散模型的文本到图像生成方法。扩散模型是一种生成模型,它通过模拟数据的扩散过程来生成新的数据样本。
model = comfy.models.load_model(model_path) # 定义配置参数 config = { 'motion_module': 'path/to/motion_module.ckpt', 'number_of_frames': 16, # 动画帧数 'fps': 12, # 每秒帧数 'prompt': '动态文本描述', # 输入文本描述 }
importcomfyfromcomfy.ui_workflowsimportanimatediff# 加载预训练模型model_path='path/to/AnimateDiff_model'model=comfy.models.load_model(model_path)# 定义配置参数config={'motion_module':'path/to/motion_module.ckpt','number_of_frames':16,# 动画帧数'fps':12,# 每秒帧数'prompt':'动态文本描述',#...
以Stable Diffusion这股翻腾最为汹涌的波涛为代表的文生图模型飞速发展,使得更多非专业用户也能通过简单的文字提示生成高质量的图片内容。然而,文生图模型的训练成本往往十分高昂,为减轻微调模型的代价,相应的模型定制化方法如 DreamBooth, LoRA 应运而生,使得用户在开源权重的基础上,用少量数据和消费级显卡即可实现模型...