《Go-with-the-Flow》项目安装与配置指南

《Go-with-the-Flow》项目安装与配置指南

Go-with-the-Flow Motion-Controllable Video Diffusion via Warped Noise 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/Go-with-the-Flow

1. 项目基础介绍

《Go-with-the-Flow》是一个用于控制视频扩散模型运动模式的简单高效工具。它允许用户决定场景中的相机和物体的移动方式，甚至可以将一个视频的运动模式转移到另一个视频上。该项目通过使用扭曲噪声（warped noise）而不是纯i.i.d.高斯噪声来微调基础模型，从而实现这一功能。项目主要使用的编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 扭曲噪声技术：用于控制视频扩散模型中的运动模式。
• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于构建和训练模型。
• NumPy：一个强大的Python库，用于进行科学计算。
• Matplotlib：用于数据可视化的Python库。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下要求：

• 操作系统：Linux、macOS或Windows
• Python版本：Python 3.8及以上
• GPU：NVIDIA GPU（推荐）以及相应的CUDA版本
• pip：Python的包管理器

详细安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

首先，您需要在您的计算机上克隆该项目：

git clone https://github.com/Eyeline-Research/Go-with-the-Flow.git
cd Go-with-the-Flow

步骤 2：安装本地环境依赖

接下来，安装项目所需的Python包。在项目目录中，运行以下命令：

pip install -r requirements_local.txt

这个命令会安装项目GUI部分所需的本地依赖。

步骤 3：运行GUI创建动画模板

安装完依赖后，您可以运行GUI来创建一个简单的动画：

python cut_and_drag_gui.py

按照GUI中的指示操作，完成动画创建后，一个MP4文件将被生成。您需要将这个文件移动到有GPU的计算机上，以进行下一步的视频扩散处理。

步骤 4：安装GPU环境依赖

在具备GPU的计算机上，首先克隆项目仓库，然后安装GPU环境下的依赖：

pip install -r requirements.txt

步骤 5：生成扭曲噪声

使用以下命令生成扭曲噪声：

python make_warped_noise.py <PATH TO VIDEO OR URL> --output_folder noise_warp_output_folder

请替换<PATH TO VIDEO OR URL>为您的视频文件路径或URL。

步骤 6：运行视频扩散

最后，运行以下命令进行视频扩散：

python cut_and_drag_inference.py noise_warp_output_folder \
--prompt "A duck splashing" \
--output_mp4_path "output.mp4" \
--device "cuda" \
--num_inference_steps 30

调整文件夹路径、提示语和其他超参数，然后运行。生成的视频将被保存在output.mp4中。

以上就是《Go-with-the-Flow》项目的详细安装和配置指南。按照这些步骤操作，您应该能够成功安装并运行该项目。

Go-with-the-Flow Motion-Controllable Video Diffusion via Warped Noise 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/Go-with-the-Flow