部署DiffSynth-Studio实现视频风格转换

最新推荐文章于 2025-04-22 20:00:00 发布
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分类专栏： AI Python 文章标签： AI
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/watson2017/article/details/136901219
本文介绍了DiffSynth，一个基于深度学习的扩散引擎，用于实现图片和视频的风格转换。提供了从GitHub克隆代码、创建conda环境、下载预训练模型到启动WebUI的详细步骤，以及通过代码示例进行转换的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

DiffSynth 是一个新的 Diffusion 引擎，可以实现图片和视频的风格转换。

拉取源码

git clone https://github.com/Artiprocher/DiffSynth-Studio/

创建环境

conda env create -f environment.yml
conda activate DiffSynthStudio

下载模型

将Stable Diffusion模型、AnimateDiff模型、Lora模型、ControlNet模型、Annotators预处理模型放到models对应目录下

  • 下载AnimateDiff模型

https://huggingface.co/guoyww/animatediff/

  • 下载ControlNet模型

https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/

  • 下载Annotators预处理模型

https://huggingface.co/lllyasviel/Annotators/

启动WebUI

python -m streamlit run Diffsynth_Studio.py

也可以通过代码的方式实现图片视频风格转换，参照DiffSynth-Studio\examples目录下的示例。

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