StoryDiffusion本地部署教程——字节联合南开开源 ，开辟视觉叙事新纪元

StoryDiffusion 是由南开大学与字节跳动的联合研究小组共同研发的一项突破性的图像与视频合成技术。它通过融合先进的自我注意力机制与语义运动预测技术，实现了在文本驱动下生成具有一致主题的图像和视频，为视觉叙事开辟了新的纪元。

其核心创新在于一致性自注意力机制与语义运动预测器（的双技术融合：

• 一致性自注意力：通过将多个文本提示（至少3个）批量输入模型，建立跨图像的关联性，确保角色外观、服饰等特征在长序列中稳定不变。例如，生成漫画时，角色在不同场景中的发型、服装细节可保持统一。

• 语义运动预测器：将图像编码至语义空间，预测动作轨迹，实现平滑的视频过渡。例如，从“角色奔跑”到“跳跃”的动态过程，无需逐帧调整即可生成连贯动画514。该技术兼容 SD1.5 和 SDXL 模型框架，支持热插拔，开发者可灵活适配现有工具链。

接下来就为大家奉上详细的 StoryDiffusion 本地部署教程，手把手教你如何将模型部署到你的项目中，轻松享受高性能AI带来的便利。

本地部署

基础环境最低要求说明：

(在部署完成进行对话时一张卡回答得很慢，建议使用两张)

环境名称