仍旧需要SDXL环境
SVD）Image-to-Video 是一种潜在扩散模型，经过训练，可根据图像条件反射生成短视频剪辑。 该模型经过训练，在给定相同大小的上下文帧的情况下，以 14x576 的分辨率生成 1024 帧。
下载整合包https://pan.quark.cn/s/7bcfc88b2794
1、拉取项目到本地
2.部署所需要的环境
- 这是在python3.10下测试的。对于其他python版本，您可能会遇到版本冲突
install required packages from pypi
python3 -m venv .pt2
source .pt2/bin/activate
pip3 install -r requirements/pt2.txt2.安装sgm
代码语言：javascript复制3. Install sdata for training
pip3 install -e git https://github.com/Stability-AI/datapipelines.git@main#egg=sdata3.打包请安装hatch并运行hatch构建
上图评估了用户对 SVD-Image-to-Video 的偏好
直接使用
该模型仅用于研究目的。可能的研究领域和任务包括
- 生成模型研究。
- 安全部署可能生成有害内容的模型。
- 探索和理解生成模型的局限性和偏见。
- 艺术品的产生和在设计和其他艺术过程中的使用。
- 在教育或创意工具中的应用
局限性
- 生成的视频相当短（<= 4 秒），并且模型无法实现完美的照片级真实感。
- 该模型可能会生成没有运动的视频，或者相机平移速度非常慢。
- 模型不能通过文本进行控制。
- 模型无法呈现清晰的文本。
- 人脸和一般人物可能无法正确生成。
- 模型的自动编码部分是有损的。
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