Stable Video Diffusion是Stability AI 于 2023 年 11 月 21 日发布的视频生成式大模型,一种用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。 SVD模型不仅支持文本、图像生成视频,还支持多视角渲染和帧插入提升视频帧率。用户可以调整模型选择、视频尺寸、帧率及镜头移动距离等参数。 SVD模型对硬件...
在 上篇文章中,我们浏览了 Stable Video Diffusion (SVD) 的论文,并特别学习了没有在论文中提及的模型结构、噪声调度器这两个模块。在这篇文章中,让我们来看看 SVD 在 Diffusers 中的源码实现。我们会先学习 SV…
[1] soulteary/docker-stable-video-diffusion: https://github.com/soulteary/docker-stable-video-diffusion [2] Stable Video Diffusion: https://stability.ai/stable-video [3] 之前有关的分享内容: https://soulteary.com/tags/stable-diffusion.html [4] 官方新闻发布页面: https://stability.ai/news/s...
Titan V第一次将TensorCore张量计算核心带到了用户面前，它支持FP16和FP32下的混合精度矩阵乘法，深度学习峰值性能远超Pascal架构产品，也就是从这里开始，显卡的深度学习性能有了大幅的进步。而Stable Diffusion可以使用FP16半精度和FP32单精度进行推理计算。而让普通消费级玩家真正开始接触TensorCore张量计算核心，则是...
videos import StableDiffusionWalkPipelineimport torch#"CompVis/stable-diffusion-v1-4" for 1.4pipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained( "runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16, revision="fp16",).to("cuda")#Generate the video Prompts 1video_path = pi...
stable_video_diffusion_fp16_colab.ipynb test Nov 23, 2023 stable_video_diffusion_fp32_colab.ipynb test Nov 23, 2023 Repository files navigation README 🐣 Please follow me for new updates https://twitter.com/camenduru 🔥 Please join our discord server https://discord.gg/k5BwmmvJJU ...
本文是关于如何使用cuda和Stable-Diffusion生成视频的完整指南,将使用cuda来加速视频生成,并且可以使用Kaggle的TESLA GPU来免费执行我们的模型。 #install the diffuser package #pip install --upgrade pip !pipinstall--upgradediffuserstransformersscipy #load the model from stable-diffusion model card ...
python conv_sd_to_onnx.py --model_path "stabilityai/stable-diffusion-2-1" --output_path "./model/sd2_1-fp16" --fp16 python test-txt2img.py --model "model\sd2_1-fp16" --size 768 --seed 0 You should now have a 768x768 picture. ...
0.2对Stable Diffusion原先的U-Net(XL Base U-Net 一共14个模块),VAE,CLIP Text Encoder三大件都做了改进。可以明显减少显存占用和计算量 0.3增加一个单独的基于Latent(潜在)的Refiner(炼制)模型,来提升图像的精细化程度。【新增:对Base模型生成的图像Latent特征进行精细化,其本质上是在做图生图的工作。】 ...
#"CompVis/stable-diffusion-v1-4"for1.4pipeline=StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5",torch_dtype=torch.float16,revision="fp16", ).to("cuda") #Generate the video Prompts 1video_path=pipeline.walk( ...