Stable Video Diffusion：手搓视频，3步生成电影级画面

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#音视频 #人工智能

Stable Video Diffusion简介

Stable Video Diffusion是Stability AI发布的视频生成大模型，基于Stability AI原有的Stable Diffusion文生图模型，Stable Video Diffusion可实现文生视频。‌

应用场景

内容创作：快速生成短视频广告、教学素材或电影分镜。

3D 建模辅助：通过多视角生成简化 3D 模型构建流程。

创意探索：实验动态艺术效果或虚拟角色动画。

Stable Video Diffusion的使用方法

Stable Video Diffusion现已上线东方超算AI应用商店（访问网址appmall.com），使用价格低至2.3元/小时，平台按分钟数实际计费，比如使用10分钟，那么只会收费约0.4元。

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操作步骤

点击video选项-输入提示词（每个画面分行）-点击执行队列即可

提示词：

(((masterpiece, best quality))), cyberpunk cityscape at night, holographic billboards, rain-soaked streets, neon reflections, flying drones, motion blur effect, camera pans upward –neg (blurry, low contrast)
(((highly detailed))), enchanted forest, bioluminescent plants, misty atmosphere, fairies dancing, sunlight rays through trees, camera moves in a circular path –neg (monotone, unrealistic colors)
(((intricate gears))), steam-powered robot, brass pipes, smoke particles, clockwork mechanisms, gears rotating, camera zooms into moving parts –neg (plastic textures, messy composition)

让我们看看效果吧

51-41 Stable Video Diffusion，高质量视频生成新时代
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SVD是一种潜在扩散模型，支持文本生成视频、图像生成视频以及物体多视角3D合成。从工程角度来看，本文主要提出了一种高质量、大型视频数据集的制作流程，并提出成功训练视频潜在扩散模型Video LDM的三阶段方法：文本到图像预训练、视频预训练和高质量视频微调。
AI新工具(20240223) Stable Video - 图生视频和文生视频；background erase -移除照片背景等
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未来简历还提供了面试预测助手，结合用户的简历内容和求职岗位，为用户推荐最有可能在面试中被问到的问题和深入的答案解析，帮助他们全面准备面试。此外，未来简历还提供了超多由人力资源专家和UI团队精心设计的精美简历模板，确保简历在自动筛选系统中顺利通过，提高被雇主查看的机会。在这种情况下，背景抹除使用的是一种名为RMBG V1.4的先进AI模型，它专门为这一任务设计，可以在几秒钟内完成背景去除，而且完全免费。相比传统的VITS技术，ReaEkai更先进，能够理解文本和声音的对应关系，生成类似声优角色的声音。
手把手教学！Stable Diffusion可以生成视频了~
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这些模型要不就是没有开源，要不就是有一定的上手难度。因此本期介绍简单易上手的Stable Video Diffusion。 它是由Stability AI发布的，一个基于图像模型稳定扩散的生成视频模型。 目前它已经提供了相应的模型和开源代码，普通人可以在20秒内简单上手。
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2022年作为AIGC（Artificial Intelligence GeneratedContent）时代的元年，各个领域的AIGC技术都有一个迅猛的发展，给工业界、学术界、投资界甚至竞赛界都注入了新的“AI活力”与“AI势能”。其中在AI绘画领域，StableDiffusion当仁不让地成为了开源社区中持续繁荣的AI绘画核心模型，并且快速破圈，让AIGC的ToC可能性比肩移动互联网时代的产品，每个人都能感受到AI带来的力量与影响。StableDiffusion由CompVis研究人员创建的主要用于。
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在这样的背景下，Stable Video Diffusion模型的推出，不仅代表了当前深度学习技术的前沿，也展示了未来视频内容生成的新方向。2023年，特别是随着Stable Video Diffusion模型的最新发布，标志着这一领域的重大突破和市场上的迅速崛起。Stable Video Diffusion的最新发布不仅是技术上的一个重要进步，也为AI视频生成领域带来了新的活力和创新方向。Stable Video Diffusion采用了最新的深度学习技术，使得视频内容的生成更加精准和高效。
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谁说 4 秒的 AI 视频不香？2.21 日，Stable Video 开放公测了，不需要自己部署了，直接在网页上就可以生成视频了。下面这些视频，都是通过 Stable Video Diffusion 生成的，可以先来感受一下。
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Stable Video Diffusion是一个强大的工具，专为媒体、娱乐、教育和营销等各种视频应用而设计。它可以将文本和图像输入转换成生动的场景，将想法转化为电影式的体验。Stable Video Diffusion以两种图像到视频模型的形式发布，可以生成14帧和25帧，帧速率可在3到30帧每秒之间自定义。它的功能包括：视频时长：2到5秒帧率：最高可达30帧每秒处理时间：2分钟或更短总的来说，很高兴看到另一个AI视频生成器在本周宣布推出。过去一年中机器学习的进步速度令人惊叹。
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Sora虽然是造势很大，但是个人猜测想要公开使用大概率是卡在了算力方面，所以迟迟没有动静，网上申请了红客应用的人们也没有收到邀请内测，奥特曼也在靠几个 demo 想拉7 万亿美元的投资实属有点异想天开了，种种不正常的表现引人遐想。而就在这个是时候最新发布了的官网，它是一个 AI 视频生成平台，用户可以通过文本或图像，将自己的想象转化为精美的视频片段。这个工具作为一款正式公布的免费文生视频或者图生视频的工具，效果也是相当惊艳。
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### Stable Video Diffusion Implementation and Techniques In the context of video processing within computer vision, stable video diffusion refers to methods that ensure consistency across frames while performing tasks such as denoising or pose estimation. For instance, VIBE (Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation) employs a robust approach combining temporal smoothing with spatial refinement to achieve stability over time[^1]. #### Temporal Smoothing Temporal smoothing is crucial for maintaining consistent estimations throughout consecutive frames. This technique leverages information from neighboring frames to refine current frame predictions. Specifically, algorithms like Kalman filters can be utilized where prediction updates are made based on previous states. ```python import numpy as np def kalman_filter(x, P, measurement): """ Simple example of applying Kalman filter. :param x: State estimate vector :param P: Estimate covariance matrix :param measurement: Current measurement value """ H = np.eye(len(x)) # Measurement function R = np.eye(len(measurement)) * 0.1 # Measurement noise y = measurement - np.dot(H, x) S = np.dot(np.dot(H, P), H.T) + R K = np.dot(np.dot(P, H.T), np.linalg.inv(S)) x = x + np.dot(K, y) I = np.eye(len(x)) P = np.dot((I - np.dot(K, H)), P) return x, P ``` #### Spatial Refinement Spatial refinement focuses on enhancing local details by considering pixel-level relationships within individual frames. Convolutional neural networks (CNNs) play an essential role here due to their ability to capture hierarchical patterns effectively. By integrating CNN-based models into pipelines, more accurate feature extraction becomes possible leading to improved overall performance. For both aspects mentioned above, it's important to note how they contribute towards achieving stable results when dealing with dynamic scenes involving human body movements captured through videos.
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