Text2Video-Zero 项目教程

Text2Video-Zero 项目教程

Text2Video-Zero [ICCV 2023 Oral] Text-to-Image Diffusion Models are Zero-Shot Video Generators 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/Text2Video-Zero

1. 项目介绍

Text2Video-Zero 是一个基于文本生成视频的开源项目，由 Picsart AI Research 开发。该项目利用文本到图像的扩散模型，实现了零样本视频生成。用户可以通过输入文本提示，生成具有时间一致性的视频。此外，项目还支持通过姿势、边缘等条件进行视频生成，以及视频编辑功能。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你的环境满足以下要求：

• Python 3.9
• CUDA >= 11.6

2.2 安装依赖

首先，克隆项目仓库并进入项目目录：

git clone https://github.com/Picsart-AI-Research/Text2Video-Zero.git
cd Text2Video-Zero/

创建虚拟环境并激活：

virtualenv --system-site-packages -p python3.9 venv
source venv/bin/activate

安装项目依赖：

pip install -r requirements.txt

2.3 运行示例

以下是一个简单的示例，生成一个描述“一匹马在街上奔跑”的视频：

import torch
from model import Model

# 初始化模型
model = Model(device="cuda", dtype=torch.float16)

# 定义提示和参数
prompt = "A horse galloping on a street"
params = {
    "t0": 44,
    "t1": 47,
    "motion_field_strength_x": 12,
    "motion_field_strength_y": 12,
    "video_length": 8
}

# 生成视频并保存
out_path = f"tmp/text2video_{prompt.replace(' ', '_')}.mp4"
fps = 4
model.process_text2video(prompt, fps=fps, path=out_path, **params)

3. 应用案例和最佳实践

3.1 文本生成视频

通过简单的文本提示生成视频，适用于快速原型设计和创意生成。

3.2 姿势控制视频生成

结合姿势信息生成视频，适用于需要特定动作的场景，如舞蹈、运动等。

3.3 边缘控制视频生成

通过边缘信息生成视频，适用于需要特定轮廓的场景，如绘画、设计等。

3.4 视频编辑

使用 Video Instruct-Pix2Pix 进行视频编辑，适用于需要对现有视频进行修改的场景。

4. 典型生态项目

4.1 🧨 Diffusers

Text2Video-Zero 已经集成到 🧨 Diffusers 项目中，进一步扩展了其功能和应用场景。

4.2 Hugging Face

项目提供了 Hugging Face 的演示版本，用户可以直接在 Hugging Face 平台上体验和使用 Text2Video-Zero。

4.3 Colab 版本

项目还提供了 Colab 版本，方便用户在 Google Colab 上快速体验和使用 Text2Video-Zero。

通过以上模块，用户可以快速了解和使用 Text2Video-Zero 项目，并将其应用于各种创意和实际场景中。

Text2Video-Zero [ICCV 2023 Oral] Text-to-Image Diffusion Models are Zero-Shot Video Generators 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/Text2Video-Zero