通过在本地 Diffusers 库文件夹里搜索类名 UNetSpatioTemporalConditionModel,或者利用 IDE 的 Python 智能提示功能,在前文的示例脚本里跳转到 StableVideoDiffusionPipeline 所在文件,再跳转到 UNetSpatioTemporalConditionModel 所在文件,我们就能知道 SVD 的去噪 U-Net 类定义在 diffusers/models/unet_spatio_temporal_con...
Stable Video Diffusion 是 Stability AI 各式各样的开源模型大家族中的一员。现在看来，他们的产品已经横跨图像、语言、音频、三维和代码等多种模态，这是他们致力于提升 AI 最好的证明。Stable Video Diffusion 的技术层面 Stable Video Diffusion 作为一种高分辨率的视频潜在扩散模型，达到了文本到视频或图像到视频...
省略其他准备工作 # 使用 diffusers 来创建一个 AI Pipeline pipe = StableVideoDiffusionPipeline.from_pretrained( "/app/models/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16", ) pipe.to("cuda") # 加载 UNET 和 VAE 模型,让生成结果效果更好(关于这俩...
相关的模型,官方一共开源了两个,一个是基础版本,能够生成 14 帧 1024x576 分辨率内容的基础模型stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid[5],另外一个是基于基础模型进行 finetune 得到的 “XT” 模型:stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt[6],它能够生成相同分辨率 25 帧的内容。借助AutoencoderKL...
阶段一:图像预训练。本文将图像预训练视为训练 pipeline 的第一阶段,并将初始模型建立在 Stable Diffusion 2.1 的基础上,这样一来为视频模型配备了强大的视觉表示。为了分析图像预训练的效果,本文还训练并比较了两个相同的视频模型。图 3a 结果表明,图像预训练模型在质量和提示跟踪方面都更受青睐。
阶段一:图像预训练。本文将图像预训练视为训练 pipeline 的第一阶段,并将初始模型建立在 Stable Diffusion 2.1 的基础上,这样一来为视频模型配备了强大的视觉表示。为了分析图像预训练的效果,本文还训练并比较了两个相同的视频模型。图 3a 结果表明,图像预训练模型在质量和提示跟踪方面都更受青睐。
据介绍,Stable Video Diffusion 可以轻松适应各种下游任务,包括通过对多视图数据集进行微调从单个图像进行多视图合成。Stability AI 表示,正在计划建立和扩展这个基础的各种模型,类似于围绕 stable diffusion 建立的生态系统。 Stable Video Diffusion 以两种图像到视频模型的形式发布,能够以每秒 3 到 30 帧之间的可定制帧...
如果你的GPU内存有限(可用的GPU RAM小于4GB),请确保以float16精度加载StableDiffusionPipeline,而不是如上所述的默认float32精度。这可以通过告诉扩散器期望权重为float16精度来实现: %%time importtorch pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) ...
据介绍,Stable Video Diffusion 可以轻松适应各种下游任务,包括通过对多视图数据集进行微调从单个图像进行多视图合成。Stability AI 表示,正在计划建立和扩展这个基础的各种模型,类似于围绕 stable diffusion 建立的生态系统。 Stable Video Diffusion 以两种图像到视频模型的形式发布,能够以每秒 3 到 30 帧之间的可定制帧...
如果你的GPU内存有限(可用的GPU RAM小于4GB),请确保以float16精度加载StableDiffusionPipeline,而不是如上所述的默认float32精度。这可以通过告诉扩散器期望权重为float16精度来实现: %%time import torch pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) pipe = pipe.to(device...