AnimateDiff:一篇文章教你学会用Stable Diffusion制作GIF动图
发布时间:2024年06月06日
使用 AnimateDiff创建令人惊叹的 GIF 动画!了解如何使用这个强大Stable Diffusion工具,释放你的创造力。
1. 下载所需文件
2. 安装 AnimateDiff扩展
3. 安装AnimateDiff模型
4. AnimateDiff 设置
5. Stable Diffusion设置
嗨,你发现了宝藏。
这是一个AnimateDiff介绍教程,这个工具可让您使用Stable Diffusion创建令人惊叹的 GIF 动画,这是目前为止最好的文本生成视频(Text-to-video)人工智能工具之一。
AnimateDiff GitHub:
https://github.com/guoyww/animatediff/ (复制到浏览器打开)
您可以用它创建逼真的视频,或者卡通风格,目前卡通风格的效果是最好的,所以在本教程中我会演示卡通风格如何使用,道理是一样的。
1. 下载所需文件
对于这种卡通风格,一个不错的checkpoint是 ToonYou,您可以从 CivitAI网站下载最新版本,并把它拖到您的Stable Diffusion模型文件夹中,如下所示。
下图:放到Stable
Diffusion的模型文件夹中
2. 安装 AnimateDiff 扩展
要开始使用,不需要从 GitHub 页面下载任何东西。
直接转到Stable
Diffusion扩展选项卡,点击“可用”,然后选择“从…加载”,在列表中搜索“AnimateDiff”,点击“安装”添加扩展。
如果在搜索中找不到它,请确保取消选中“隐藏带标签的扩展 -> 脚本”,它就出来啦。
安装扩展后,转到“已安装”选项卡,然后单击“应用并重新启动 UI”。
建议你完全重启Stable
Diffusion,以防止发生任何错误。
3. 下载AnimateDiff模型
接下来我们需要
AnimateDiff 模型,这是使用扩展所必需的,您可以从 Hugging Face 网站下载该模型。目前有2种型号可供选择;“mm_sd_v14.ckpt”和“mm_sd_v15.ckpt”。我发现 v14 模型效果更好,但我建议这两个模型都下载下来,这样就可以自己尝试哪个更符合需求。
将这些文件放置在以下目录中:
“StableDiffusion”>“extensions”>“sd-webui-animatediff”>“models”。
4. AnimateDiff 设置
安装
AnimateDiff 扩展后,它会出现在Stable Diffusion界面的底部。
要使用它,单击“AnimatedDiff”选项,界面会展开。以下是您可以配置的一些设置,我列一下我推荐的设置。
运动模块(Motion module):mm_sd_v14.ckpt
帧数(Number of frames):我建议至少使用8帧以获得良好质量,如果使用较低的值,输出效果不会那么好。
每秒帧数(FPS):调整播放速度,我建议至少8到12。
不要忘记选中“启用”来使用该扩展。
故障排除
如果生成时间较长,请在生成前选择右边的“从内存中移除运动模块”。将负面提示控制在75个字符以下也很有帮助。最大帧数使用16帧。
5. Stable Diffusion设置
下面列出了使用 ToonYou
checkpoint的推荐设置。
您可以尝试这些设置,找出最适合自己的。
checkpoint模型:ToonYou
clip跳过层:2(或更高)
正面提示词:包括 masterpiece,best quality等
负面提示词:包括 worst quality, low
quality, letterboxed等
采样方法:DDIM(这是迄今为止最快的采样方法,会大大减少生成时间)。
采样步骤:最少 25 个,我建议 40 个。
宽高:512x512 或 768x768。请记住,您以后随时可以升级您的 GIF。
提示词相关性(CFG Scale):7.5 - 8
对于其余的配置,使用默认设置就行。
在生成 GIF 之前,我建议生成一些图像,使用你最喜欢的图像中的种子。
OK讲完了,接下来自己试试吧。
示例
以下是使用
AnimateDiff 和特定设置渲染的 GIF 动画的一些示例:
示例1
采样方法:DDIM
迭代步数:40
分辨率:768x512
提示词相关性(CFG Scale):8
模型:ToonYou(Beta 6)
示例2
采样方法:DDIM
迭代步数:40
分辨率:512x512
提示词相关性(CFG Scale):8
模型:ToonYou(Beta 6)
结论
虽然输出的质量可能有所差异,不过不影响AnimateDiff依然是目前最强的文生动图工具之一。
AI绘画的秘诀之一就是多尝试,试试不同的设置和模型,才能获得更满意的结果。
出自:https://mp.weixin.qq.com/s/AiA_Rkz35FD1uv2deXPIKg
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