什么是 Stable Video Diffusion？
Stable Video Diffusion（SVD）图像到视频是一种扩散模型，旨在利用静态图像作为条件帧，从而实现基于此单一图像输入的视频生成。它是 Stability AI 多样化的开源模型家族的一员。从现在看来，他们的产品跨足了图像、语言、音频、3D 和代码等各种领域。这种致力于增强人工智能的承诺，证明了他们的卓越奉献精神。
Stable Video Diffusion 用途是什么？
Stable Video Diffusion 处于尖端的人工智能技术前沿，提供了一个强大的平台，用于视频生成和合成。这个创新模型旨在将静态图像转化为具有令人印象深刻的灵活性和自定义性的动态高质量视频。
利用扩散模型架构，Stable Video Diffusion 以单一图像作为输入，并采用先进的算法生成无缝、逼真的视频。无论是为营销活动创建引人入胜的视觉内容，为娱乐目的制作逼真场景，还是让研究人员探索人工智能的新领域，Stable Video Diffusion 的应用多种多样，充满前景。
谁可以受益于使用 Stable Video Diffusion？
内容创作者和营销人员： Stable Video Diffusion 赋予内容创作者和营销人员提升其视觉叙事能力的能力。它能够从静态图像创建引人入胜的视频内容，增强品牌叙事和吸引观众。
娱乐行业专业人士： 对于电影制片人、动画师和视频游戏开发者，Stable Video Diffusion 提供了一个突破性工具，用于生成逼真的场景并增强视觉效果。它简化了将静态图像转化为动态逼真视频的流程。
人工智能研究人员和开发者： 探索人工智能领域的研究人员可以利用 Stable Video Diffusion 深入研究视频合成的复杂性。它适应各种任务，使其在人工智能领域的实验和创新变得可能。
有兴趣的用户： 虽然目前尚未普遍提供免费使用，但 Stable Video Diffusion 已开放了有兴趣用户的注册。那些渴望探索其能力并利用其潜力的人可以加入等待名单，以获得未来的访问和利用机会。
Stable Video Diffusion 的关键特点
多视角合成： 能够从单一图像合成多个视角，提供丰富沉浸式的视觉体验。
可定制的帧率： 提供在 3 到 30 帧每秒的帧率下生成视频的灵活性，从而掌握视频质量和流畅度的控制权。
适应性下游任务： 有助于轻松适应各种下游任务，使其在各种应用中变得多才多艺。
开始使用 Stable Video Diffusion
目前，尚未对所有人开放。Stable Video Diffusion 已开放注册等待用户联系。但代码可在 GitHub 和 HuggingFace 获取：SVD-XT 和 SVD，您可以自行尝试。
如何使用 Colab 创建 AI 视频
目前，建议使用 Colab 进行云部署以运行 Stable Video Diffusion。以下是具体步骤。成为会员后，使用 A100 图形卡生成 4 秒视频的速度为 53 秒，而使用 T4 图形卡则为 7 分钟。此信息仅供参考。
首先，打开 Colab 笔记本链接： Stable Video Diffusion Colab。 然后，依次点击播放图标以运行不同的单元格并配置环境和模型。
单元格 1：设置 运行此单元格可能会显示错误，但不影响生成过程。请查看播放按钮旁边是否有绿色勾号，以确认完成。
单元格 2：SVD 的 Colab 修改
单元格 3：下载权重
单元格 4：加载模型
单元格 5：采样函数
单元格 6：开始运行！ 这是最后一个单元格。成功执行后，您将看到一个网址。单击此网址将打开一个网页，您可以在其中上传图像以进行生成。
通常不需要调整高级选项。将值设置得太高可能会导致内存问题。请记住，仅支持 PNG 格式的图像。将其他格式的图像转换为 PNG。生成的分辨率为 1024x576。不符合此纵横比的图像可以进行压缩或自动调整以适应此尺寸。
生成视频后，界面将显示该视频。请记得下载并保存视频。
如何在计算机上安装 Stable Video Diffusion
1. 克隆官方存储库
首先，克隆 Stability AI 生成模型的官方存储库。使用以下命令在终端中克隆并进入 generative-models 目录：
git clone [email protected]:Stability-AI/generative-models.git
cd generative-models
2. 设置虚拟环境
成功克隆存储库并进入 generative-models 根目录后，您需要设置虚拟环境。这一步骤对于将依赖项和项目特定配置与全局 Python 设置分开非常重要。
重要提示： 提供的说明经过专门测试，已确认在 python3.10 下有效。如果您使用不同版本的 Python，可能会遇到兼容性问题或版本冲突。
下面是如何为 PyTorch 2.0 设置虚拟环境的方法：
# 创建并激活虚拟环境
python3 -m venv .pt2
source .pt2/bin/activate
# 从 PyPI 安装所需的软件包
pip3 install -r requirements/pt2.txt
3. 安装 sgm
接下来的步骤涉及安装 sgm。在虚拟环境中运行以下命令：
pip3 install .
此命令安装了生成模型正常运行所必需的 sgm 包。
4. 安装 sdata 用于训练
出于培训目的，您需要安装 sdata。在 Stability AI 的数据管道上下文中管理和处理数据的关键工具。使用以下命令安装 sdata：
pip3 install -e git+https://github.com/Stability-AI/datapipelines.git@main#egg=sdata
此命令确保您从 Stability AI 的 GitHub 存储库直接获取最新版本的 sdata。
Stable Video Diffusion 的替代品
在迅速发展的AI视频生成领域中，Stable Video Diffusion 以其能力和开源性质脱颖而出。然而，对于那些希望探索不同选项的人来说，以下是一些值得注意的替代品：
AI Moonvalley
AI Moonvalley 的视频生成器是一个强大的AI模型，能够从文本提示生成高质量的电影级视频。该模型使用先进的机器学习技术来理解和可视化文本，生成各种风格如超现实主义、动漫和奇幻的生动而精彩的视频剪辑。生成的视频质量为高清，比例为16:9。该模型目前处于测试阶段，可以免费使用。它可在Discord（一种流行的通讯平台）上获取。
Runway Gen-2
Runway Gen-2 是一个强大的AI工具，使用户能够从文本提示生成独特视频，或者仅使用画笔工具修改视频。它使用先进的机器学习技术创建各种风格如超现实主义、动漫和奇幻的高质量视频。
其他替代品：
DeepArt：更注重艺术风格转换，DeepArt 使用神经网络将艺术效果应用于视频。它非常适合希望给视频注入独特艺术感觉的创作者。
RunwayML：对于初学者和专业人士来说，RunwayML 提供了一个用户友好的界面来创建AI驱动的视频。它提供多种模型和功能，使其成为满足各种创意需求的多功能选择。
Artbreeder：以其使用AI混合和变异图像的能力而闻名，Artbreeder 还提供了一些视频操纵功能。对于以混合和演变图像为核心的实验性视觉项目而言，它特别适合。
Synthesia：Synthesia 擅长创建AI视频，特别是用于商业用途，如培训视频、演示文稿和解释视频。它允许用户使用AI化身作为演示者从文本创建视频。
Descript：这个工具不仅仅是一个视频编辑器；它使用AI来转录、编辑和打磨视频。Descript 非常适合希望以最小的努力创建专业级视频的播客制作者、营销人员和教育工作者。
Pictory：Pictory 利用AI将脚本转换为引人入胜的视频。对于需要快速、吸引眼球的视频的营销和社交媒体内容来说，它特别有用。
Ebsynth：对于对逐帧视频合成感兴趣的人来说，Ebsynth 提供了一种独特的方法。对于希望在视频帧上应用一致风格的动画师和艺术家来说，它特别有用。
Motionbox：这个工具旨在轻松创建动画视频。它提供了AI驱动的功能，自动化视频创建过程的部分，为内容创作者节省时间和精力。
Lumen5：Lumen5 使用AI协助将文本资源如博客文章转换成引人入胜的视频内容。它是内容营销人员希望将书面内容转换为视频格式的绝佳工具。
Videvo：虽然不是直接的AI视频生成工具，Videvo 提供了大量的库存视频素材，可以被整合到AI生成的视频中，增加深度和多样性。
常见问题解答
Stable Video Diffusion 是否免费使用？
是的，Stable Video Diffusion 采用开源模式运作，允许用户无需直接成本即可访问和使用其功能。这种可访问性使其成为各种专业人士和对先进视频合成感兴趣的爱好者的宝贵工具。
使用 Stable Video Diffusion 是否值得？
Stable Video Diffusion 的价值取决于个人需求。对于寻求先进视频合成能力的内容创作者、营销人员、娱乐行业专业人士和AI研究者来说，Stable Video Diffusion 是一个引人注目的工具。它能够从单个图像生成高质量视频，适应各种下游任务，并提供定制选项，使其成为AI驱动视频生成领域的宝贵资产。
如何免费创建AI视频？
免费创建AI生成的视频通常涉及利用开源平台或提供有限免费访问的服务。虽然Stable Video Diffusion 目前并非普遍免费可用，但通过等待名单提供潜在访问。另一种方式是探索其他提供免费试用或有限访问的AI驱动视频生成工具和平台。开源资源和社区驱动的项目也为实验AI视频创