用AI生成一个简单的视频剪辑工具 的后续

起因

有网友问俺 如何在winform中使用AI 生成的ui。

回答

Microsoft.Web.WebView2,用着个显示AI给出的html的UI

在nuget里安装这个包,就ok。

使用说明

俺的习惯是把WebView2 放在用户控件中,然后再加个互动的自定义事件。

public delegate void CustomEventHandler(object sender, CustomEventArgs e);

// 定义一个自定义事件
public event CustomEventHandler customEvent;

通过 webView21.CoreWebView2.AddHostObjectToScript("customHost", customHost);

绑定到C#端。

俺加放了和 标签 显示“正在加载”,然后在 ContentLoading 时 Visible = false

private void webView21_ContentLoading(object sender, Microsoft.Web.WebView2.Core.CoreWebView2ContentLoadingEventArgs e)
        {
            if (label1.Visible)
                label1.Visible = false;
        }

在使用的时候 ,自己使用这个 用户控件 就ok了

使用时在窗体的Shown 加载html,并绑定事件customEvent

  private void Form_VideoCut_Shown(object sender, EventArgs e)
        {
            userControl_HtmlView1.customEvent += onCustom;
            string dir = System.IO.Path.GetDirectoryName(System.Diagnostics.Process.GetCurrentProcess().MainModule.FileName);

            string fn = System.IO.Path.Combine(dir, "html", "videocut.htm");
            userControl_HtmlView1.load_file(fn);
        }

在事件中,完成功能:

 public void onCustom(object sender, CustomEventArgs e)
        {
            if (e.message == "get_video_url")
            {
                Dictionary<string, string> dict = new Dictionary<string, string>(); 
                dict["video_url"] = "file://"+filename;
                e.result = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(dict);
            }
            if (e.message == "close")
            {
                Close();
            }
            if (e.message.StartsWith("proc:"))
            {
                clear_tmp();
                string s = e.message.Substring("proc:".Length);
                proc(s.Trim());
                return;
            }

完整代码

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Runtime.InteropServices;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;

namespace XXXXTools
{
    public partial class UserControl_HtmlView : UserControl
    {
        public UserControl_HtmlView()
        {
            InitializeComponent();
        }
        public string Proc(string message)
        {
            if (customEvent != null)
            {
                CustomEventArgs e = new CustomEventArgs(message);
                customEvent(this,e);
                return e.result;
            }
            return "{}";
        }
        public delegate void CustomEventHandler(object sender, CustomEventArgs e);

        // 定义一个自定义事件
        public event CustomEventHandler customEvent;

         
        public bool EnsureCoreWebView2 = false;
        public CustomHost customHost= null;
        public async void load_html(string htm)
        {
            if (!EnsureCoreWebView2)
            {
                await webView21.EnsureCoreWebView2Async();
                EnsureCoreWebView2 = true;
            }
            if (customHost == null)
            {
                customHost = new CustomHost();
                customHost.set_control(this);
                webView21.CoreWebView2.AddHostObjectToScript("customHost", customHost);
                
            }
            webView21.NavigateToString(htm);
            
        }

        public async void load_file(string fn)
        {
            if (!EnsureCoreWebView2)
            {
                await webView21.EnsureCoreWebView2Async();
                EnsureCoreWebView2 = true;
            }
            if (customHost == null)
            {
                customHost = new CustomHost();
                customHost.set_control(this);
                webView21.CoreWebView2.AddHostObjectToScript("customHost", customHost);
                
            }
            webView21.CoreWebView2.Navigate(fn);
            
        }

        private void UserControl_HtmlView_Resize(object sender, EventArgs e)
        {
            label1.Left = (this.ClientSize.Width - label1.Width) / 2;
            label1.Top = (this.ClientSize.Height - label1.Height) / 2;
        }

        private void webView21_LocationChanged(object sender, EventArgs e)
        {
           
        }

        private void webView21_ContentLoading(object sender, Microsoft.Web.WebView2.Core.CoreWebView2ContentLoadingEventArgs e)
        {
            if (label1.Visible)
                label1.Visible = false;
        }
    }

    [ComVisible(true)]
    public class CustomHost
    {
        public string Proc(string message)
        {            
            if (control != null)
            {
                UserControl_HtmlView c = (UserControl_HtmlView)control;
                return c.Proc(message);
            } 
            return "{}";
        }
        public void set_control(object obj)
        {
            control = obj;
        }
        private Object control;
      
    }

    public class CustomEventArgs : EventArgs
    {
        public string message { get; private set; }
        public string result { get;  set; }

        public CustomEventArgs(string msg)
        {
            message = msg;
        }
    }

}

<think>我们正在开发一个AI视频生成工具。这个任务非常广泛,涉及多个领域,包括但不限于: 1. 视频生成模型(如GANs, Diffusion Models等) 2. 视频数据处理(读取、处理、保存视频) 3. 可能需要的额外功能(如文本到视频、图像到视频、视频编辑等) 由于这是一个复杂的项目,我们不可能在一个回答中覆盖所有内容。因此,我将首先给出一个高层次的架构设计,然后选择一个关键部分进行深入(例如,使用预训练模型生成视频片段),并提供代码示例。 步骤1:项目架构概述 一个AI视频生成工具可能包含以下模块: - 用户输入模块:接收用户输入(如文本描述、图像、参数等) - 模型加载模块:加载预训练的视频生成模型 - 视频生成模块:根据输入生成视频 - 后处理模块:对生成的视频进行后处理(如剪辑、添加音频、提高质量等) - 输出模块:保存视频文件或直接展示 步骤2:选择关键部分实现 由于从头训练视频生成模型成本极高,我们通常使用预训练模型。这里我们选择使用Hugging Face的Diffusers库,它提供了多种预训练模型,包括文本到视频的模型(如TextToVideoSDPipeline)。但是请注意,目前(2023年)文本到视频的预训练模型相对较少且效果有限,我们以zeroscope模型为例。 示例:使用zeroscope模型(基于Diffusers库)从文本生成视频。 环境准备: 需要安装diffusers,transformers,accelerate,torch等库。 代码步骤: 1. 导入所需的库 2. 加载预训练模型 3. 设置提示词(prompt)和参数 4. 生成视频帧 5. 将生成的帧组合成视频并保存 注意:zeroscope模型是一个文本到视频的模型,生成的是视频帧,我们需要将这些帧组合成视频文件。 代码示例(使用zeroscope_v2_576w): ```python import torch from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler from diffusers.utils import export_to_video import numpy as np # 设置设备 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # 加载模型 pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("cerspense/zeroscope_v2_576w", torch_dtype=torch.float16) pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) pipe = pipe.to(device) # 为了节省内存,可以启用模型卸载(如果内存不足) pipe.enable_model_cpu_offload() # 设置提示词 prompt = "An astronaut riding a horse on Mars" negative_prompt = "low quality, bad quality" # 生成视频帧 video_frames = pipe(prompt, negative_prompt=negative_prompt, num_inference_steps=40, height=320, width=576, num_frames=24).frames # 将帧转换为numpy数组(如果返回的是torch.Tensor) # video_frames = [frame for frame in video_frames] # 如果返回的是torch.Tensor,需要转换为numpy数组?但根据文档,直接是列表 # 导出为视频 save_path = "generated_video.mp4" export_to_video(video_frames, save_path, fps=8) print(f"Video saved to {save_path}") ``` 注意:由于模型较大,需要足够的GPU内存。如果没有GPU,运行可能会非常缓慢。 解释代码: - 我们首先加载了预训练的zeroscope_v2_576w模型,并设置使用半精度(float16)以节省显存。 - 设置了调度器(scheduler)为DPMSolverMultistepScheduler,这是一种用于扩散模型的快速调度器。 - 将模型移动到设备(GPU或CPU)。 - 使用`pipe.enable_model_cpu_offload()`可以在生成过程中将暂时不需要的模型部分卸载到CPU,以节省GPU内存(适用于内存较小的情况)。 - 调用管道对象,传入提示词、负面提示词以及其他参数(如推理步数、视频帧的高度和宽度,以及帧数)。 - 生成的视频帧(列表形式的图像数组)被传递给`export_to_video`函数,该函数将这些帧组合成MP4视频文件。 注意:生成的质量和长度可能有限,可以根据需要调整参数。 步骤3:后续工作 以上只是一个简单的示例,实际应用中还需要考虑: - 视频长度:上述示例生成24帧,约3秒(fps=8)。如果需要更长视频,可能需要分段生成并拼接。 - 视频质量:可以使用超分辨率模型提升质量。 - 添加音频:可以单独生成音频并合并。 考虑到项目复杂性,这里只是起步。 最后,根据要求,我们需要提出相关问题。 §§相关问题§§: 1. 如何提升生成视频的分辨率和质量? 2. 除了文本到视频,如何实现图像到视频的生成? 3. 如何给生成的视频添加背景音乐? 4. 如何实现长视频的生成(超过模型限制的长度)? </think>### AI视频生成工具开发方案 开发AI视频生成工具需要整合多个技术模块,以下是核心架构和关键代码实现: #### 核心架构 1. **输入处理模块**:接受文本/图像输入 2. **AI模型推理模块**:视频生成模型 3. **后处理模块**:视频优化处理 4. **输出模块**:视频渲染导出 #### 代码实现(Python示例) 下面是使用Diffusers库实现文本到视频转换的核心代码: ```python import torch from diffusers import TextToVideoSDPipeline from PIL import Image # 初始化文本到视频生成管道 model_id = "damo-vilab/text-to-video-ms-1.7b" pipe = TextToVideoSDPipeline.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.float16, variant="fp16" ).to("cuda") # 文本提示生成视频 prompt = "A robot dancing in Times Square, 4K, cinematic lighting" negative_prompt = "low quality, blurry" # 生成视频帧 video_frames = pipe( prompt, negative_prompt=negative_prompt, num_inference_steps=50, num_frames=24, # 24帧/秒 height=512, width=512, ).frames # 保存为GIF video_frames[0].save( "output.gif", save_all=True, append_images=video_frames[1:], duration=41, # 毫秒/帧 (≈24fps) loop=0 ) # 转为MP4 (需要安装ffmpeg) import subprocess subprocess.run([ "ffmpeg", "-y", "-f", "image2pipe", "-vcodec", "png", "-r", "24", "-i", "-", "-vcodec", "libx264", "-pix_fmt", "yuv420p", "output.mp4" ], input=b''.join([frame.tobytes() for frame in video_frames])) ``` #### 代码解释: 1. **模型加载**:使用HuggingFace的`TextToVideoSDPipeline`加载预训练视频生成模型 2. **参数配置**: - `num_frames=24`:生成24帧视频(1秒内容) - `num_inference_steps=50`:生成质量(值越高质量越好) 3. **视频输出**: - 首先生成PNG帧序列 - 使用PIL库保存为GIF - 通过FFmpeg转换为MP4格式 4. **硬件要求**: - 需要NVIDIA GPU(至少8GB显存) - 推荐使用半精度(float16)加速 #### 关键技术栈 1. **核心模型**: - Text-to-Video:Modelscope, Make-A-Video - Image-to-Video:Stable Diffusion + ControlNet 2. **优化方向**: - 添加音频合成:TTS模型生成配音 - 视频超分辨率:Real-ESRGAN提升画质 - 时序一致性优化:使用光流一致性损失 #### 进阶建议 1. 使用LoRA进行模型微调以适应特定风格 2. 添加逐帧控制(姿势/深度图引导) 3. 实现视频长度扩展(关键帧插值)
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