Error occurred when executing SVDimg2vid: No operator found formemory_efficient_attention_forwardwith inputs: query : shape=(1, 9216, 1, 512) (torch.float32) key : shape=(1, 9216, 1, 512) (torch.float32) value : shape=(1, 9216, 1, 512) (torch.float32) attn_bias : p : 0.0 ...
Stable video diffusion (img2vid) as a Cog model. Contribute to replicate/cog-svd development by creating an account on GitHub.
1.image only checkpoint loader(img2vid model) 仅图模型加载器文生视频模型 2.rescale cfg CFG缩放这里值为0.7 3.SVD img2vid conditioning SVD是stable video diffusion的缩写稳定视频扩散 这里的条件主要由Init image(初始图像),vae 和clip vision! 4.Ksampler K采样器 5.video combine节点 接下来看看效果如...
pip3 install fast_diffusers-0.29.2*-py3.10-*.whl 安装fast_diffusers_utils pip3 install fast_diffusers_utils-0.29.2*-py3.10-*.whl SVD 推理¶ 准备模型¶ 下载预训练模型: 请从stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 路径下下载全部内容到模型存放目录,以下用 path_to_model_dir...
wget https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid/resolve/main/svd.safetensors ③运行 cd /root/ComfyUI python main.py --port 6006 如果返回“To see the GUI go to:http://127.0.0.1:6006”代表部署完成了 6.点击autodl控制台中的自定义服务 ...
重启ComfyUI,我们会获得“SVD img2vid Conditioning”节点。 这个节点是控制视频生成效果的主要关键节点,里面的主要参数作用有: video_frames:视频总帧数,按视频大模型来设定,即 svd 为 14 帧,svd_xt 为 25 帧。总帧数越多,能生成更明显生动的动作,但是对显存的压力也更大。
AI快站模型免费加速下载:https://aifasthub.com/models/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 模型细节 SVD 1.1版本是一个基于潜在扩散的模型,旨在从一帧静态图像出发,生成短视频片段。相比于其前身,SVD 1.1在视频生成的连贯性、清晰度以及自然度上都有了显著提升。
最后搜索 stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1将这个文件夹下载到 /ComfyUI/models/diffusers/路径下: 需要注意的是 stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1这个文件中的所有模型有fp16(量化版)两个版本,可根据自己设备情况选择: 三、启动项目
AI快站模型免费加速下载:https://aifasthub.com/models/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 模型细节 SVD 1.1版本是一个基于潜在扩散的模型,旨在从一帧静态图像出发,生成短视频片段。相比于其前身,SVD 1.1在视频生成的连贯性、清晰度以及自然度上都有了显著提升。 该模型经过特定训练,能够在给定...
https://civitai.com/models/207992/stable-video-diffusion-img2vid-xt 实际结果 变化后 总共有30M,b站最大只许8m的gif图,压缩了一下子,看效果 PS:SVD 和 SVD-XT的区别。SVD 可以将静态图片转化为 14 帧的 576×1024 的视频。SVD-XT 使用相同的架构,但将帧数提高到 24。两者都能以每秒 3 到 30 帧的...