diffusers中的pipeline_stable_video_diffusion和comfyui中的SVD_img2vid_Conditioning参数对应关系

最新推荐文章于 2025-05-06 16:06:56 发布
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分类专栏： 图像视频生成大模型 文章标签： stable diffusion svd 图生视频
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代码解读：Stable Video Diffusion 中对运动程度的控制
沉迷单车的追风少年
02-15 1059
在SVD中，对运动的控制可以分成对镜头运动的控制和对内容运动的控制，这篇博客详细通过代码讲解如何对内容运动的控制。
stable diffusion webui API调用示例，调用参数，override_settings参数
q742971636的博客
10-28 546
有几种方法可以将此值添加到您的有效负载中，但我这样做了。我将使用“sd_model_checkpoint”和“CLIP_stop_at_last_layers”进行演示。我的疑问是如何用tensorRT的设置，这是需要使用override_settings的。所有参数其实是和自己安装的东西有关，在接口里可以直接看那些参数可以用。这个接口就是 GET /sdapi/v1/options。参数就可以访问接口了，同时/docs就是接口文档。执行webui，执行的时候带有。
Stable Video Diffusion（SVD）视频生成模型发布 1.1版
nulifancuoAI的博客
02-28 4306
近日，随着人工智能技术的飞速发展，图像到视频生成技术也迎来了新的突破。特别是Stable Video Diffusion（SVD）模型的最新版本1.1，它为我们带来了从静态图像生成动态视频的全新能力。本文将深入解析SVD 1.1版本的核心特性、性能提升以及其在视频生成领域的应用前景。
comfyui中报错问题执行SVD_img2vid_Conditioning时发生错误：‘NoneType‘对象没有属性‘encode_image
hhcvbc的博客
03-07 2701
求大神帮忙 解决一下。
没想到我还要求着AI动起来（Stable Diffusion进阶篇：ComfyUI SVD图片转视频）
2401_84760527的博客
07-17 2131
在上一篇文章中讲到了如何下载安装ComfyUI，目的就是为了今天的图片转视频，毕竟上次的Gen2让我的钱包不是很满意。当然如果完全没接触过ComfyUI或者WebUI看这期视频跟着操作也是可以的，前提是得先下载安装好本文涉及的工作流和插件，需要的朋友请扫描免费获取哦如果是已经接触过WebUI的小伙伴们来说这篇文章还是很好上手的。
Stable Video Diffusion（SVD）安装和测试
计算机视觉领域
11-24 1万+
Stable Video Diffusion（SVD）安装和测试
遇到：AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘find_all‘ 错误应该如何解决
牛肉胡辣汤
08-10 1万+
这个错误通常发生在你使用BeautifulSoup或其他HTML解析库时，当解析的HTML文档中不存在要查找的元素时。例如，使用BeautifulSoup库时，你需要先创建一个BeautifulSoup对象，并使用find_all或其他查找方法来查找元素。请注意，以上示例代码中的"html"是一个代表HTML文档的字符串变量，你需要将其替换为你实际的HTML文档。检查HTML文档：确保你正在解析的HTML文档中存在要查找的元素。如果元素不存在，你可能需要重新检查HTML文档的结构或寻找其他的解析方法。
天才程序员周弈帆 | Stable Diffusion 解读（四）：Diffusers实现源码解读
csdn_xmj的博客
06-25 3289
Diffusers是由Hugging Face维护的一套Diffusion框架。这个库的代码被封装进了一个Python模块里，我们可以在安装了Diffusers的Python环境中用import diffusers随时调用该库。相比之下，Diffusers的代码架构更加清楚，且各类Stable Diffusion的新技术都会及时集成进Diffusers库中。
【2025 Stable Diffusion WebUI 基础详解】【5.text2img到img2img的转换实操】
最新发布
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
05-06 547
2025 年的 Stable Diffusion WebUI 已从单纯的图像生成工具进化为全流程创意平台，其核心在于通过参数组合实现“可控的创造力”。未来，随着多模态技术的成熟，Stable Diffusion 将进一步渗透到 3D 建模、视频生成等领域，成为数字内容创作的基础设施。text2img 是基于文本提示词直接生成全新图像的过程，其核心是将文本嵌入向量与随机噪声通过 U-Net 模型逐步去噪，最终生成符合语义的图像。
已解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘Window‘
努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
03-14 9964
已解决VSCode运行强化学习代码抛出异常AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘Window’ pyglet.canvas.xlib.NoSuchDisplayException: Cannot connect to “None” 的正确解决方法
不花钱还是香的（Stable Diffusion进阶篇：SVD）
2401_85116933的博客
10-24 2105
不带"xt"尾缀的是原版在14帧视频上训练的，加了"xt"的版本则是有额外在25帧的视频上进行过微调的，这里推荐下载最新的xt-1-1版本模型。当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。虽说显存低也可以运行，但是要做好爆显存或者降速的准备。AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
【SVD生成视频+可本地部署】ComfyUI使用（二）——使用Stable Video Diffusion生成视频 （2023.11开源）
进一寸有一寸的欢喜
01-25 6073
2023年11月21日** 由 `Stability AI` 开源2个`图片到视频模型它将静止图像（still image）作为条件帧(conditioning frame)，并从中生成视频分辨率（`1024x576`）。 1. 上传已有1张图片，生成相关的视频片段、生成视频长度2-5秒，帧率 3-30帧每秒， 2. 串联一个Stable-XL模型，生成图片后，再生成视频 (文字到图片再到视频)
Stable Video Diffusion（SVD）搭建部署
培根芝士的专栏
01-14 1582
Stable Video Diffusion（SVD）是Stability AI于2023年11月21日发布的视频生成式大模型，是一种用于高分辨率、先进的文本到视频和图像到视频生成的潜在视频扩散模型。该模型不仅支持文本、图像生成视频，还支持多视角渲染和帧插入提升视频帧率，用户可以调整模型选择、视频尺寸、帧率及镜头移动距离等参数。
一个令人惊艳的新项目，SVD开源了！
Jack-Cui
11-24 1528
stable video diffusion很强！
comfyui 使用 IPAdapter_img_variations 时报错 ‘NoneType‘ object has no attribute ‘encode_image‘
weixin_41057263的博客
03-18 1489
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute……错误分析
热门推荐
McGregorWwww的博客
10-26 6万+
NoneType errors 是opencv以及python中常见的一种错误类型，而且一旦出现，对于新手来说较难debug，下面简要分析一下错误的原因并给出解决方法。 原因一 这种原因是出现频率最高的一种—— cv2.imread的文件路径错误，比如： ①路径不存在； ②路径错误，不是指向图片所在位置的路径； ③路径中包含中文字符，如汉字以及【】等中文字符； 解决方法：仔细检查自己...
comfyui pipeline
03-22
<think>好的，用户想了解ComfyUI管道的使用教程和工作原理。我需要先回顾一下已有的引用内容，确保回答准确。 根据引用[3]，ComfyUI是以工作流为基础的，用户通过节点和连线配置pipeline来生成内容。这说明管道在ComfyUI中是通过节点连接形成的，每个节点执行特定任务。需要解释清楚节点、连线和工作流的关系。 引用[1]提到工作流底层逻辑和必备插件，可能需要介绍基本概念，比如节点类型、输入输出连接。引用[4]涉及具体节点的参数设置，比如SVD_img2vid_Conditioning，这部分可以作为示例说明节点如何配置。 用户可能还需要知道如何启动和运行pipeline，引用[2]提到使用命令python -m streamdiffusion，这可能与运行工作流有关，但具体步骤需要结合ComfyUI的一般使用方法，比如加载JSON工作流文件或通过UI操作。 另外，要强调ComfyUI的模块化特点，对比diffusers库的Pipeline结构，说明两者的区别，如引用[3]和[4]中提到的，ComfyUI更灵活但需要手动连接节点。 需要分步骤讲解使用方法，比如创建节点、连接、调整参数、运行。然后解释工作原理，说明数据流动和节点协作的过程。最后，提供示例应用和相关问题，帮助用户深入理解。 确保回答结构清晰，使用中文，数学公式正确，并添加引用标识。检查是否有遗漏的关键点，比如插件的作用、常见问题（如参数调整困难）等，根据引用[4]补充注意事项。</think>### ComfyUI管道使用教程 ComfyUI的管道（Pipeline）是通过节点（Nodes）和连线构成的模块化工作流，其核心原理是将Stable Diffusion的生成过程拆解为可重组的原子化操作单元。 #### 一、基础使用方法 1. **节点创建** 在界面右键菜单中选择节点类型，包含： - 加载器：模型加载器$M$、提示词加载器$P$ - 处理器：VAE编码器$E$、采样器$S$ - 组合器：图像混合器$C$ 2. **节点连接** 通过拖拽端口连线建立数据流： $$ \text{加载器} \rightarrow \text{处理器} \rightarrow \text{组合器} $$ 例如文本编码节点连接采样器的conditioning输入端口[^3] 3. **参数调整** 在节点属性面板设置关键参数： - 采样器：steps$n$, CFG scale$λ$ - SVD视频模型：motion_bucket_id$β$, augmentation_level$α$[^4] 4. **工作流保存** 支持导出为JSON文件实现流程复用，文件包含节点拓扑结构和参数配置 #### 二、工作原理 1. **数据流驱动** 每个节点接收输入张量$X_{in}$，经计算产生输出张量$X_{out}$，通过显式连线定义张量流向 2. **异步执行机制** 采用有向无环图(DAG)调度，自动并行执行独立分支，计算时延满足： $$ T_{total} = \max(path\_delay_i),\quad i\in[1,N] $$ 3. **条件控制** 通过`Conditioning`节点实现分支逻辑，例如根据提示词权重$w$控制图像特征强度： $$ f(x) = \sigma(w \cdot x) $$ 其中$\sigma$为sigmoid函数 #### 三、应用示例（图像转视频） ```python # 引用[4]中的SVD工作流配置 { "nodes": [ {"type": "LoadImage", "outputs": ["IMAGE"]}, {"type": "SVD_img2vid_Conditioning", "params": {"motion_bucket_id": 127, "augmentation_level": 0.5}}, {"type": "VideoSampler", "inputs": ["CONDITIONING", "LATENT"]} ] } ``` 该配置实现图像到视频的转换，需注意motion_bucket_id参数对运动强度的非线性影响 #### 四、调试技巧 1. 使用`Ctrl+Shift+I`调出节点搜索面板 2. 按`F5`可强制刷新工作流缓存 3. 异常排查建议检查张量维度匹配性： $$ \dim(X_{out}) = \dim(X_{in}) \quad \text{for } \forall connected\ nodes $$
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