我们来看两个动画,这两个动画的话呢没有用到任何的额外的辅助技术,但是你有没有发现啊,他整体的表现呢,真的非常的棒,原因是这个动画用到的技术是 animate def v 三,也就是最近新发的这个版本,那相对于 animate 一幅 vr 来讲呢,第三个版本其实在人类的面部细节,整体的色彩分布啊,以及所有的动画的构成上呢,都做了一些优化。那我们可以在康复 ui 的主架上呢,看到他对 v 三支持的一个说明, 同时呢也可以通过这个链接进入到 animate def 的官网当中,那我们也可以看到一些相关的信息。首先呢你会看到官方呢一共发布了四个模型,其中呢有一个是我们的运动模型,有一个 呢叫做 domi adapter, 叫做玉适配器,那另外两个呢是两个编码器,主要用于简笔画以及 r j b 的这种色域的一个编码,当然呢它具体有什么作用我们在视频最后再说,我们还是先看它具体的操作流程和使用方法, 那整体的流程呢并没有太大的变化,我们看一下他就是一个典型的动画生成的一个工作流。 那首先呢是一个模型加载的组件,这呢我们用到了一个 animate def 独有的一个加载组件,这个加载组件呢可以 在 beta skyro 这个方面呢单独设定,他和哪种动画的一个分布方式呢相契合,这个回头和我们 annimit 地府里边的相关的选项呢,几乎是关联的。第二个呢就是我们的 ve 还是 ve 呢,一定要单独的去设置,而不要用模型自带的 ve, 因为呢,你去想一下,我们去运动一个模型是针对所 所有的 stable divide 模型来做的,所以说呢,他不可能使用单独的唯一,而他用的从大佬们或者所有的资料上来看呢,基本上就是八四零零这个唯一的这个版本。另外呢, 在提示词方面呢,我们用到的依然是 prompt trial, 也就是我们设定了关键针的一些特殊的提示词,这样的话呢,可以检测 v 三版本它在动效方面的一些表现。 那下边呢,就是 annimate 地府加载的部分,那这个里边的话呢,唯一需要注意的就是两点,第一个就是 vid scale 这个部分一定要和我们模型加载里边那个相关的选项是保持一致的。第二个呢,就是我们加载的这个模型呢,一定是这个 v 三的版本, 那点击生成你就会看到这样一个动画,你会发现这个动画整体的效果呢,非常的棒。顺便说一下,我现在用到的分辨率就是五幺二乘五幺二,那我们从整体的构图,人物的细节 以及色彩的分布来看呢,这个动画效果其实比 vr 版本的要好很多。那比方说呢,我们在使用 vr 版本的时候,经常会做的一个事情就是人脸的修复,那其实在 v 三版本里边,如果你做了人脸修复,你会发现如果面部足够大,这种修复呢几乎是没有效果,也就是他修复之前和修复之后呢,基本上也是一样的。那 我们之所以开始用五幺二乘五幺二这个分辨率,是因为 animate def 的原始模型训练的数据呢,就是五幺二乘五幺二的,下面呢我们测试一下其他分辨率, 这呢我们看一下七六八乘五幺二,也就是我们所谓的宽屏的一个效果。那我在提示词上的并没有做特别的说明,但是由于他在生成的这个图像方面有一些自主的一些特性啊,所以说你会发现有一个背景模糊的效果, 但是不管怎么讲,人物呢还是非常的细致,同样面部呢也非常的好,整体的色彩呢也比较正。那大家注意细节的表现, 我在我的提示词里边呢,其实有 angry 这样的一个单词,那我们在动画的过程当中呢,其实是能看到相关的表情出现的,但是如果在 vr 版本里边的话呢,这种细节呢可能展现的并不是特别的好。下面呢我们再来看一下竖屏的效果, 触屏呢,我这用的是七六八乘五幺二的一个效果,大家可以看到整体的表现呢也是非常不错的。那以上三种分辨率的一个表现形式呢,足以说明 v 三他在动画以及图像质量上的一个表现是远远超过我们的 vr 版本的 呢,我们来看一下他的重绘效果,那在之前我们的视频当中,有很多呢是用重绘的方式来生成动画的,原因就是因为如果我们直接用纹身图的形式生成一个 annimate 的一幅动画的话呢,这个图像的质量呢,确实是非常差的,那为了避免这个缺点呢,所以说我们会先生成一张 图片,然后呢再用重绘的方式把它生成动画,就像下边这个效果,那你会发现这个视频整体的质量以及人物的面部表现呢,都是非常棒的。那如果我们用 v 三版本来进行重绘,它的效果又是怎样的呢? 所谓重绘呢,就是我先生成一张图片,然后用 v a e 的编码来把它放到潜在空间当中去,然后直接 送给采样器进行采样。那这里唯一需要注意的就是采样器的那个重绘幅度呢,一定不能设成一,因为如果你设成一的话呢,你的潜在图像对于最终生成的那个图像呢,是没有任何影响的,所以说呢,我这用的是零点八,那你会发现这是生成的这个视频的效果。 可能很多人会有一个疑惑,就是生成的这个视频好像并没有之前的那个老版本的要好,这个呢有两点你需要注意。第一个就是我刚才给你看的那个老版本的动画呢,并不是用 vr 的 animeterdif 生成的, 而是用另外的一个叫 temporaldif 这样的一个模型来生成的。而 time prodiff 它本身的动效就比较差,而对图片的这种细节的还原就比较好。所以说呢,它整体图片的一个感官呢,可能比 我们的 v 三版本呢要好一些,但是动效方面要差一些。那你会发现 v 三版本生成的这个图像,不光人在眨眼在微笑,那个桃花呢也在动。 那如果你要是用我们的 time prodif 去生成的那个图像,你会发现这个桃花基本上是不动的。所以说我们在考量一个模型的时候呢,要根据不同的场景,你应用的一些细节总体的去考量,而不是单独的说动效怎么样, 或者是我们的细节表现怎么样。那为了让大家有一个直观的感受呢?下边呢我们来看一下用同样的一幅图像重绘出来的两个动画的版本,他整体的图像的细节和表现 呢有什么不同?当你看到这两个动画的时候,你有没有想过这样的一个问题,或者很多人可能都会有这样的问题,就是你是怎么用不同的动画模型绘制出来一个基本相同的一个动画,其实呢这个就是所谓的重绘这种方式带来的好处。 那我用 magic v 六呢来生成了一幅参考图,然后呢把它传给 animated, 采用不同的 v 二和 v 三版本来生成动画, 其他所有的参数都是一样的,所以说呢,我们就得到了两个不同版本的一个动画的效果。那我们可以大致看一下右侧的这个 v 三版本,它从色彩的一个鲜明程度,人物的一个细节上来讲,其实比 vr 版本的要好很多,这个呢就比较明显了。 这呢我们还是要说一下,就是如果是这种状态的一个人物,也就是他是一个人物的半身图,那面部的像素不够, 那两个模型的几乎面部都会崩掉,所以说呢这种情况下呢是需要修复我们的面部的。那最后呢我们再来说一下其他的模型,在之前那个介绍 v 三技术的时候,我们提到他一共发布了四个模型,那这四个模型其实在我们的康复 ui 里边呢,并没有完全实现 实现的功能呢,其实就有两个,第一个就是我给大家展示的那个 motion model, 也就是动作模型。第二个可以实现的就是我们这个抖命 adopter 叫做预控制器,那预控制器说起来比较专业,其实呢你不用听他叫什么,他就是一个 lord 模型,那这个 lord 模型呢,是完全针对于静态图像去训练的,主要是为了将这个静态图片进行调整之后,让他更容易生成我们的动作,或者叫动画, 或者叫运动的效果。所以说你可以在我们的纹身图流程里边呢,直接把它当成一个普通的 lord 呢给加进去,那现在你看到 就是 lora 加进去之后的一个效果,这个效果呢你会发现整体的运动呢会更加的自然,但是他也存在普通 lora 的一些缺点,也就是他对人物的面部呢产生了一些干扰, 也就是他跟原始的模型生成的人物呢,其实还是不太一样的。那这个模型还有另外一个用途,就是当你用其他 lower 的时候呢,一定要把它放在最后来作为一个最终修正的一个适配器,这样最终生成的动画效果才会更棒。比方说我这用了一个 日本娃娃的这样的一个劳软模型,同时串联上我们这个玉石配气,你会发现生成的人物细节以及动作的效果呢,都是非常棒的。所以说你要用劳软的话呢,一定要采用这样的一种模式。那 对于另外的两个编码器呢,其实呢我们现在并不知道它具体的在我们的 comfire 里边怎么用,当然呢,它在官方呢会有一些相关的论文来作为表述,主要是 说呢,我们可以把一些图像或者是一些简笔画进行编码之后,可以让他生成非常好的一些动画效果。这个随着我们的 comfu i 里边的 anni meet 地府的更新,我相信我们可以很快的看到它的一些相关的作用。 总体上来说呢, v 三版本其实还是比 v 二版本要好很多的,还等什么,赶紧自己试一下吧,关注我,让知识变得更有意思。
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confi ui 进行视频转会的一个工作流第一个框,我们导入视频,然后转会完成。转会完成之后,在潜在空间进行了一个放大, 然后使用 reactor 进行了一个脸部的替换,之后再进行了补针,补到了七十二针每秒。整个简单的构成我们依次看一下,使用了 lcm, laura 使用了 ip, adapter 使用了 animate, def 使用了 ctrl。 net 在潜在空间加上 ctrl net 进行缩放,最后加上了 reactor 和补针, 效果上来说还是可以的。最近有看到关于 annibeth 进行面部修复的节点,我之前尝试加入过,而效果的话不是很强,那我觉得问题可能在于这个,我是视频转 视频,那如果说我是文字生成视频的话,可能是会更有效的。后续的话有空再进行测试了。这个工作人的副线就不做了,因为太复杂了。主要不同的地方在于这里,我做了一个 reactor 面部替换和补针。

可能你在听很多人讲 annimate def 的时候呢,都会告诉你,就是 annimate def 呢,在文生图里边效果是非常棒的,但是在图生图里边产生的动画效果会非常的差,它仅仅呢能改变一些背景, 但是真的是这样吗?今天呢,我来教给你一个非常科学的流程,可以让图生图里边呢也能出现比较好的动画的效果, 而且呢这个效果并不比纹身图里边要差,当然这个需要有一些特殊的处理方式,那这些方式都是什么呢?下面呢我们来实操一下。这里我使用的主模型呢是佛特,唯一提示词呢,也非常简单,一个末世的世界。然后呢有城市崩塌的一个景象,比较朦胧和烟尘的感觉。 下边我们看一下其他的生成参数。首先呢是采用算法,我们选用的是 d p m 加减 加二 m s k 一 carros 高,我们设定的是七六八乘五幺二,点击生成,我们得到了一幅非常漂亮的末日城市的景象。 下面呢我们来做一点不同的事情,就是把它发送到图声图。然后呢来使用 enemy deep。 在之前呢,我们一般都是在文生图当中来使用 enemy deep, 在图生图里边呢效果一般都不会特别好。首先呢我们将采用算法保持和纹身图一致,然后降噪系数设的比较大,这呢我们设的是零点七五。下面呢我们启用 animated 直接来生成一个视频看一下效果。我们现在只能说这个效果呢一般, 嗯你会发现画面的整体的清晰度啊和其他的部分呢都不是特别的理想,那下面呢,我们稍微调整一下,这呢 启用 ctrl net 控制器的种 a 呢,我们选择 ip adapter 一处理器,传统的 ip adapter 模型呢是 plus 版本,下边呢我们再来生成一遍, 你会发现这次生成的这个细致程度和精细程度呢就要好很多了。但是呢有一些比较诡异的现象,比方画面里边有这个建筑崩塌的一些动画,这个呢是我们不希望出现的,我们只是希望他出现一些烟尘的特效, 这个原因是什么呢?主要是我们的提示词呢,设置的不够细致,因为我们原来的提示词里边的因素呢,非常的多, 看他的建筑啊,世界末日啊,但是在动画里边呢,他是不起作用的,所以说呢,我们把它改成比较有效的几个题,诗词,像烟雾,尘土,石头这样的东西。然后我们再来看生成的效, 这个时候你会发现的就好很多了,那个坍塌的建筑物呢就没有了,那整体呢,主要是烟尘和火的一个动画效果,那如果你希望效果再好一点呢,可以将采样的步数呢调大成三十。我们再来看一下生成的效果,这个时候呢,你会发现这个建筑物啊,烟尘呢就会精致许多。 当然呢也会有些问题,比方这个坍塌现象呢又出现了,那这个时候怎么办呢?哎,我们可以将这个降噪的幅度呢,稍微给它调小一点,然后我们调成零点六五,再来看一下,那这个时候呢,那个坍塌的效果就没有了, 那么整体的动画效果呢,就变得比较棒了。那通过刚才的操作,你也会发现这个里边呢有很多关键的点,比方说触摸性的选择,比方说我们采样步数的设置,比方说我们 ipad after 的应用,比方我们提示词的优, 那这些呢,都是需要我们不断的去总结,去优化,去实验,去应用,还等什么,赶紧自己试一下吧,关注我,让知识变得更有意思。

你敢信这是我刚刚用 ai 生成的动画吗?本期介绍的是由上海人工智能实验室、香港中文大学、斯坦福大学共同开发的 ai 工具 annamite。 最近他们又推出了各 稳定的 vr 模型,你只需要将 annumatif 插件免费安装到 sd 上,再把模型放在文件夹里,插件参数可以跟着我调,点击生成,你的动画就制作成功了。是不是很简单呢?模型文件已经更新到工具箱了,关注我,带你学会最新 ai 技巧!

你还在每天做图片的时候,别人已经开始在做动图了,你是不是也想轻松地做出这样的动态图片?今天我就教给你们 usb 最简单的方法,做出这样的动图。如果你显存不够, 我在视频后半部分还会教给你另外一种不知配置的方法,甚至更简单,先赞后看,养成好习惯,开始教学。来到 stable diffusion 纹身图的位置, 这里我先用捞吧,选好提示词,给你们演示插件,就选海贼王路飞这个图片的提示词下面的参数都保持默认。接着找到今天的主角插件 itmandif, 点击它, 然后点击下面的启用。这里的模型有两个需要提前下好放进去。这两个处理模型我测试过,效果是差不多的。这里的总帧数就是总共画多少张图,保持默认即可。这里的帧率就是一秒播放多少张图, 作者推荐都保持默认,用总帧数除以帧率,也就是动图会播放两秒。最后这个参数零代表无限循环。动图一般都是无限循环,所以默认零。到这一步已经全部完成了,非常简单。现在点击生成 这个插件,经过测试,比较吃显存,可以看到我的显存已经占用了十个 g 了,所以如果你显存少于十二 g, 我觉得没有必要去装这个插件了。显存小的可以用我后部分介绍的方法。 ok, 完成了。我们可以发现一个问题,图片有跳针的现象,导致没有连续性。解决办法就是把采样方法改成 ddim。 这个采样方法改好后,再点击生成看看,可以看到跳针的问题已经没有了,连续性也非常好,很多人都遇到了跳针这个问题,这个方法可以完美解决。接下来我测试一下其他的 提示词,我换了一个路飞武当的提示词,看起来是挺帅的,但是没有上一个的效果好。这个插件的使用就是这么简单,我就不一一演示了,这些都是我测试的动图,整体来说插件效果还不错。 好了,接下来我介绍第二种不失配置制作动图的方法。 来到 discord, 然后进入名叫皮卡的服务器,在这个服务器里就可以无限免费的做动图。找到下面的群主,随便点一个进去,超多的人都在做动图,所以群主很多, 我们可以看看别人生成的结果,看起来效果真的很不错。这个风吹的感觉很真实,下面还有很多都可以看看。如果你看到别人做出来效 我不错的动图,你可以查看一下他写的提示词,学习一下,或者和他写一样的提示词。现在我教你们怎么样做自己的动图。来到最下面输入框,这里输入干亏艾特,再点击弹出来的口令,这里需要先写提示词,再上传自己的图片。我就拿这张接吻的图片做案例, 我这样写,两个人在接吻比较贴近原图,出来的效果会更好。然后再点旁边的增加上传自己的图片, 最后点回车,把口令发送出去就完成了。看到这个高亮的黄色,就是他正在工作的意思,大概等一分钟就好,在等的过程中也不闲着,我们可以继续上传别的图片,比如这张路飞的图片,我们也让他动起来, 提示词就写风吹动这衣服步骤很刚刚的一样。上面第一张动图已经完成了,点开看看,考虑到你们 可能看不清,我点右下角的全屏播放,可以看到效果还是不错的,如果不满意可以继续重新生成。每个画面生成的时间大概是三秒,如果觉得喜欢就点右上角的下载,就可以下载到本地。这个是我之前生成的结果,我觉得这个更好。第二张图片应该也快完成了, 同样我们全屏看看有没有风吹动的感觉,可以看到效果还是相当不错的,要按照我的提示词意思去完成。视频里用到的插件还有 discord 的服务器,我都会全部整理好放在视频下方,还有粉丝群关注我,让你在 ai 的学习上少走弯路。

最近大火的 animate def 插件,可以生成无闪烁并且比较丝滑的动画。不光模型进行了优化,而且这次官方还提供了八个运镜 laura 模型,可以控制视频镜头的运动。这个插件支持 y b u i 和 confu y, 如果你没有安装使用过 com v y 的话,可以在 s d y b y 上使用,而且还可以和 y b y 的其他插件结合使用,比如脸部修复 control net 换脸插件等。 animative 对显存的要求比较高,显存最少需要八至显存以上。 首先安装插件,在扩展可用里,我们搜索 animative, 选择这个,点击安装。安装后重启一下 y b y 就好了。 animate d i f f 插件还需要一个模型来使用。打开这个网址,下载最新的 vr 模型。如果下载不下来,模型和插件我上传到我的网盘了,包括八的运镜 laura 模型。 下载好模型后,在 sdwive ui 根部录下,找到插件文件夹 extensions, 打开刚才安装好的插件 enemy dive, 然后把模型下载到猫的文件夹里,运进 lora 模型,放到 lora 模型文件夹就好,和我们平时使用 lora 是一样的。 打开你的 y b y, 可以看到这个 animative 插件。 魔神 model 是动画模型,选最 最新的 vr 版本就可以了,这里可以选择输出动画的格式,勾选启用插件。前面是动画总帧数, 后面的是帧率,就是每秒多少帧。如果总帧数设置为十六,帧率设置为八,则单个动画的播放时长为两秒。这里可以调整视频循环次数,零代表一直循环,其他默认就行。 然后演示一个基础的动画,写上骑手关键词,比如 a running dog, 一直奔跑的狗, 尺寸就默认五百一十二乘以五百一十二。你也可以把高清修复打开,这里我就先不打开了,总帧数先设置十六,帧率设置为八,那么视频就是两秒钟 点击生成, 可以看到一个基础的视频就已经生成了。然后你可以再添加运镜 laura 控制视频的镜头, 比如 tired 这个 lara, 可以让镜头向右 点击生成,看下效果。 总共有八个 laura, 大家可以都尝试下。

最近使用 and the metabef 来做恋爱动画真的很火啊,我每天都会收到各种粉丝私信,各种请教问题的,我在上周就已经出了详细教程,并且把工作流分享出来了。基本问题都是这几个,网络问题,环境依赖问题, 问题,电脑配置低,各种爆错,超级头疼,对于新手真的很难去找到原因解决, 所以我为你们找到了在线玩 ai 动画的地方,完全不用考虑部署和电脑配置,再也没有那些复杂的报错,只需要选择好你喜欢的模型,写上提示词,就可以做出这些有趣的动画了。模型都不用下, 直接在线调用,几乎没有学习成本,你的学习成本就只有看我这个视频。接下来我就教大家如何使用。来到这个叫土司的页面,动画功能是最近刚更新的,之前的 视频已经给大家介绍过所有的功能了,基本就是一个在线使用的 sd, 直接进入今天的主题,点击右上角的在线生图,然后再点击这个新功能。爱的们首先肯定是要先选择一个自己喜欢的大模型, 要写实就选写实模型,我这里就选漫绝归期这个模型了,我测试的效果比较好。其实你可以在这里选择自己喜欢的 loba, 上百种 loba 可以选择,比如可以选择这个,只需要直接点击下面的使用即可,直接调用,可以拉动这里改变 loba 的权重,我这里就不用 loba 了, 下面选择一个 vie 模型,就选择这个常用的八四零零零。接下来写提示词,我先把封面提示词补充一下,免得一会我忘记了。正面提示词就是你想要的画面,我已经提前写好了,你们可以看一下。把翻译好的提示词复制,然后粘贴到这里,下面选择出图的 尺寸,横图或者竖图都可以选择,也可以自定义,我就选择五一二乘七六八的竖图尺寸了。采用方法我测试过很多个,感觉这个 dpm 加加 sde carrys 的效果比较好,下面这些都可以保持默认,最后这里的帧数代表总帧数,默认十六就好。 旁边的帧率如果你设置四动画总时长就是十六,除以四等于四秒,把帧率改成八,也就是两秒的动画,帧率越高画面会越流畅。 最后只需要点击最下面的在线生成即可,生成的速度还是非常快的,不会消耗自己本地的资源。 ok, 完成了。看起来看我提示词写的画面一样,效果还是非常不错的, 毕竟底层用到的都是那么的二次元的动画也是可以生成的,很简单,只需要更换模型还有提示词,找到动漫模型的分类,选择一个自己喜欢的二次元模型,这个在线使用次数挺多 的,就选这个模型。现在只需要重新写一下提示词,我这里写了一个关于魔法式的提示词,你们也可以看看看。之前一样把翻译好的提示词粘贴到这里就可以。采用方法可以改成 dpm 加加二, mcavers 更适合二次元,其余的都不用改,直接点击最下面的在线生成。 ok, 我提示词里写了水魔法还有火魔法也是精准的,画出来了,可以点开放大看一下效果,如果喜欢可以邮件另重回到本地。 ai 动画发展的速度越来越快,做起来也越来越简单,这次不要再说不会了,下面这些都是我用四帧率做的测试,比八帧率的运动速度慢,你们喜欢什么帧率自己设置就好。关注我,让你在 ai 的学习上少走弯路。

哈喽,大家好,今天教大家如何用 sd 做刚才这样的动画,这个动画是完全用文字生成的,插件是老插件,但是最近的更新呢,让它的质量大大提升, 效果已经能媲美市面上的一些收费视频软件了。呃,为了照顾一下刚接触的伙伴,我们还是讲一讲如何安装吧。安装方式有两种,第一种我们在 sd 的扩展当中找到从网址安装,我在公告里面会分享这个插件的壁纸,大家可以直接把这个网址给它粘贴到这里,更改并重启。 当然这一步很多人网络环境不同,经常容易下载失败,那我们就用第二个方法,我在网盘链接当中给大家打包好了这个纹身视频的插件,我们直接点进来之后,这里有这个压缩包,把这个压缩包下载下来,直接解压到我们 sd 软件的根目录里面,找到 extensions, 然后进来之后解压 这里就可以了。解压完了重启软件,我们就可以在纹身图下方的标签栏中找到这个,当然这是第一步。第二步我们需要把它的模型给放进来,模型呢我也已经打包好了,我们在模型这里呢可以找到两种模型, 一种是主模型,我们把它放在刚才的 extensions 里面,找到我们这个呃插件文件夹,然后点击进去有一个 model, 我们把这个主模型放到这里就可以了。另外有一些运动模型,这个模型呢是用来控制镜头的移动的, 我们直接把它丢到 lora 里面,跟 lora 的调用方式也是一模一样的。 ok, 装好之后呢,我们就来看一下使用方式。首先我们可以直接在文生图当中通过文字控制来生成视频, 在上方的提示词当中呢,我们尽量写的简单一点,比如说我们可以写一个女孩转身看向镜头,就是这样本身就带有过渡性的这种提示词 质量词呢,我们可以给他加一些,如果我们想让运动动起来,我们就把刚才的 lora 给他调研出来,镜头运动这里,他这里有向左、向右,向上、向下,然后有镜头拉远和推进,我们这里呢选一个镜头拉远,然后呢在提示词当中也可以写上镜头拉远, 这个 lora 的权重呢,代表他镜头的运动幅度,权重越高,运动的就越快,运动幅度就越大,大家可以自行去调整。 接下来这个采用方式跟迭代部署跟我们出图的效果是一样的。值得一提的是这个宽高度设置我自己测试完,发现如果我们保持用五幺二乘五幺二的默认分辨率来跑这个视频的话,其实速度还是挺快的,显存要求也没有那么高,我三零六零十二 g 跑这个五幺二乘五幺二基本只用了八个 g 的现存,然后速度差不多是 一分钟就跑完了,所以说在基础的这个视频参数下,他用起来其实没有想象中那么吃配置。当然如果我把它调到五幺二乘七六八啊, 他就占了我十一个 g 的显存,我十二 g 的显存加上一些优化,应该最大能开到九百多啊,最高九百分辨率这样的视频。然后接下来呢就是插件设置,这里我们首先点击启用插件才算正式的调用它, 然后总帧数跟帧率控制我们视频的长度,比如说帧率是八的话,总帧数我设置为二十四,他就一共是三秒的视频,那现在这个总帧数是没有上限的,我这里可以给他改成八十万都可以,他可以一直出这个视频, 但是视频太长,包括你的提示词太复杂,他都会导致这个视频当中有断层,就是不连贯。所以一般来说我们建议还是在五秒、五六秒左右吧, 他可以保持一个连贯,当然有一个操作可以帮助我们来优化他的连贯性。我们在设置当中可以找到优化设置,优化设置里面呢有一个补齐正反向提示词到相同长度,我们把它勾选上,然后保存一下。这个设置呢会有利于我们产 出连贯性的视频。比如说我们这里先来尝试一个十六针,也就是最终得到两秒的视频 b 环,这里勾选上就代表着他跑完最后一针,又会回到第一针,他是一个循环视频的状态,看我们需不需要去勾选他。 然后在下面的保存的格式这里我建议大家把 png 取消,这样就不会产生一大堆图片,然后来勾选 m p 四,这样最终我们就会得到 g i f 和 m p 四两种格式。其他的几个参数,比如说这个上下文不符,重叠、循环反转这些等等的。 我看了作者这个插件介绍之后,我感觉在我们现在的使用情况下都不太用去管他,我也没有去细研究啊。设置成这样之后,我们就可以点击生成了,这里给大家看一下我跑这个五幺二乘七六八 的大概速度,跑了两个大模型,都试了一下效果,最终大概用了不到三分钟就跑完了,所以他的要求其实也没有那么高。 ok, 然后我们来看一下成片的效果, 效果还是比较连贯的,但是我们发现这个视频的质量啊,丝滑程度都是比较粗糙的,那网上我们看到很多博主做的那种非常清晰丝滑的视频是怎么来的呢?其实大家都缺少一个外部的软件,还需要用到这个视频的 ai 修复工具,我给大家看一下它的名字是, 然后呢他的 logo 就长这样。这个软件大家可以去 b 站或者是去某宝上面直接搜所有大家看到的这种 ai 生成的视频,包括视频转会、瞬息、全宇宙等等的。用这个软件一加持,直接质量是飞跃的提升。我给大家直接演示一下,我们打开它,使用方式也非常简单,拖入刚才的视频。 然后呢这边有非常多的修复方式,但是一般我只用两个,第一个把分辨率提升,第二个把他原本是八帧的帧率,我给他改到六十帧,其他的这些我一般不怎么调。然后这个地方根据你这边操 参数设置的不同呢,这个软件需要很多的模型,你如果没有他就需要自动下载,有时候会很慢。 ok, 我们来对比一下原视频和转换后的视频,这个是原视频,这个是转换后的视频,我们可以看到这个丝滑程度, 但这个软件我就不分享了,因为这个是算是我给我的正式课学员的一个特殊待遇吧,大家可以根据刚才的名字可以去找一找,刚才演示的是通过纹身视频,那我们其实在图生图里面还可以通过指定第一针和最后一针 来做一个视频的过度动画,就是我们可以指定图片来铲除的。首先其他的设置我们都不变,在提示词的描述啊,参数设置上面都可以不变。然后我们的第一帧就是图升图上传图片的位置,然后我们的最后一帧呢?我在图升图里打开这个标签栏之后,我们就会发现在下面他又多了一 上传最后一针图片的位置,我们把它上传到这里。其他的参数调整方式差不多,最重要的就是这个重绘幅度不能太低,也不能太高,太低的话他虽然控制的是比较好,但是会产生很多奇奇怪怪的噪点, 太高的话他就整个画面会比较乱,一般建议在零点四五左右,效果是很可以的,大家可以自己去尝试一下。我在网上看到有别人做这种不同效果的 logo 过渡,我觉得这个是使用价值比较高的,就是类似于我产生了两张构图一样,但是场景有变化的图片,最终可以得出来这样的效果, 他会有一个慢慢渐变的效果,但是整体的构图都几乎不怎么变,我觉得这个效果也是蛮好的。当然最后了需要我们配合剪映,去里面加一些音乐,调整一下这个动画的速度,然后来进行一些特效的加持,就可以得出这些视频了。给大家看看我做的 几个视频, 然后如果学会的话,大家可以自己去尝试一下。 当然了最后提一嘴这个软件可能会有些人会有一些报错问题,或者装上没有用,报错跟我们这个环境有很大关系,我也没办法罗列出全部的可能性,就碰到具体问题大家给我留言或者私信吧,有空我尽量帮大家解决一下。

这些被全网刷爆的 ai 动画是用康复 ui 制作的,很多伙伴给我留言想学,但光他的操作界面估计就会劝退大部分人。更何况他对电脑硬件配置有较高的要求,还需要各种下载安装与本地部署。为了让你真正能学会且快速上手,我另辟戏境,找到了一个极简的方法。 首先在网页端访问 ready fusion, 他无需做任何本地安装部署,并且所有的绘画模型全部帮你配齐。但唯一的问题是免费体验时间用完后,后续长期使用每小时需要花费五毛钱,我只罚一倍。在这里选择康复意外,全部选择第一项即可。 最后点击 launch, 开始打开操作界面。看到这个复杂的工作流完全不用慌,这里点击 clear, 点击 low 选择我为你预制好的工作类文件。为了让你更快的上手体验,在接下来我会帮你把所有复杂的环节全部拆掉,跟着我做以下步骤即可。第一项的歪略值是动画总帧数,数值越大,动画时长越长。大家第一次选五十就好。我这次制作一个较长的视频,所以定为三百,当然付出的代价就是等待,制作时间也会很长。 下面宽度和高度的尺寸,如果制作宽屏动画,宽度保持七六八不变,高度改为五幺二。 checkpoint 这里选择绘画模型,每个模型效果大家都可以尝试一下。这里我优先推荐两个 v e, 选择五六零零零这项,否则会报错。 prompt 这里务必按照我的格式来做设定。提醒,所有标点符号均为英文标点,最前面的零十五三十这些数字代表 的第几针?后面的 point 代表对应针数显示的绘画内容。比如第零针,开始我画的是穿校服的女孩,第十五针开始改穿 t shir, 下面复项提示词,也就是不希望在画面中出现的内容。后面还有每秒针数、权重、参数输出、动画格式等,初学者默认就好。最后点击 q point 静静等待结果。 ok! 一段丝滑的 ai 动画视频就这样制作完成了,学会了吗?希望这条视频能教会你使用 confus, 也希望你能浏览我更多视频,给你带来更多收获。关注大臣,我会为你持续更新更多 ai 干货!

一个 stable video diffusion 和 animate def 结合使用的工作流,可以将图片呢转换为动态的视频。这五个框大概是一个什么样的效果呢?我们输入图片转换为视频补针,然后我们进入 animate def 生成视频,再进行补针。 那能够明显看到我鼠标指向的这个人物,他的头部向左侧运动的时候呢,面部会变得更加模糊,而过了一遍 anymate def 之后呢,则会更加清晰。 这个试用期呢,是我在 redit 上面看到的,是这个作者制作的,那么这个地方我也尝试编一下。首先肯定是一个 stable video diffusion 简单的图片转视频的工作流,然后呢,再加入一个简单的 anymitty 服纹身图的工作流, 这样就已经很简单明了了。现在我只需要把这个地方生成的视频在 enemate def 这个流程当中做一 视频转会一样的设置就可以了。两者之间应该通过什么连接?这个地方输出的是图像,然后合并为视频,所以这个地方实质上还是图像,要进入到这个 k 采样机当中,应当要先把图像进行编码才可以进入潜在空间,所以这个地方应当是 va 编码。 这儿加载什么 v a 一,应该加载这一个模型啊, stable video diffusion 模型的 v a 一,所以我把下面的 v a 一加载器断掉,新建节点, 全局输入,全局输入,这样的话我就把 svd 的 va 应用到全局了。现在还缺什么呢?就跟我之前所做的视频转会的工作流一样,我们还是需要使用 cometry 的去控制它 啊,同样让这个正向反向提示词啊,过一下 ctrl net 再进行连接到可以采样器这个地方没有什么难度啊,你要不就是背出来,你要不就是把你的外表 ui 打开,然后感受一下为什么是这样的一个流程。 同样我们要过这样的一个预处理器,肯定是要输入图像的,应当是输入哪里的图像,那应当是输入这个地方的图像啊, 每一针我们都要控它的,这就是一个基本的流程了。原理上就是使用 stable video diffusion 图片转视频,然后呢,再使用 anymate 对视频进行转会,这就是一个基本的原理。那么说 说应用上的问题,既然我们使用了 checkpoint 的加载器,在这个 anymate def 的这个流程当中,那么必然我们转会后的图片呢,是会受这个大模型的影响。现在你看到的这个视频的影响还比较轻微,在这个视频当中就表现的尤为明显了。同样这个视频也是有问题的,可以说是丢失了一些细节,比如胡子这个地方, 这个工作流应用的场景更偏向于原来的 stable video diffusion 出来的视频比较模糊或者偏模糊的状态,通过 enemy stiff 转会呢,会有较大的提升。 那么在我之前测试的状况当中,也有使完全崩掉的脸部复原的,这样的状况出现,是一个比较好的效果。这个作者的工作流呢,我会把它分享到我的云盘当中,或许的方式的话,抖音就是进粉丝群,其他平台的话,关注一下公众号 aiksk 就可以了。

ai 丝滑动画的三个大坑你都知道有哪些吗?首先玩 ai 绘画真的需要很高的电脑配置,显存不够大的情况下根本运行不了。第二点, ai 动画,尤其是我最近做的关于 mvdif 工作流程的分享,它里面的这些参数设置真的非常复杂, 这样就会导致想玩的人上手难度会非常的大。第三点是如何方便的学习别人的动画设置,做出属于你的动画结构。那么这个视频呢,就来教会你如何解决这三个大坑,让你的 ai 动画水平更进一步。首先让我们来到吐司大特, 这是一个可以白嫖的在线生图网站,在上面呢找到帖子,找到动图,这里就是吐司的动图专区,在这里呢就能够看到别人做的 ai 动图, 所有的参数和提示词,包括使用的模型我们都可以看得见,哪张动图你喜欢的话,你可以在上面的点击做同款,就可以把刚才用到的那张动图的所有的模型参数提示词一 定的拷贝过来,一键生成和原图相同的主题内容。大家注意看,比较重要的参数是这个,一个是帧数,那这里写的是十六,他就是总共生成的视频呢,有十六帧,然后呢旁边是帧率,这个就是决定你生成的视频他是不是丝滑 像。其余的参数呢,我们默认就行,可以看到我这里已经生成好了几张动图,而且他们之间的服装包括配饰都非常统一,这其实就是因为我们在右侧通过添加 logo 的方式,把动图当中的各种细节都固定下来了,所以这种形象上的一致性呢,也非常方便我们做出一个剧情出来。 那么在左侧呢,如果我们只使用文字正常动图的话,其实只是最基础的玩法。在整个的最上面,我们可以看到这里有添加移动的 lower, 点击下它就可以看到有不同镜头移动的示范,这些镜头移动呢,就是用一个个的 lower 来控制的,比如我们希望我们的画面是这 种逐渐拉远的镜头,那在这里就直接点击使用,可以看到下面这个 lower 呢已经被加载过来了,然后下面的权重多少,其实指的就是这个拉远镜头的速度,数值越小的话,拉远的速度呢就会越慢,数值越高呢,拉远的速度就会越高。那么这几张呢,就是我运用了不同的运动 lower 所带来的效果。 可以看到上面这三组,他们的运动的状态呢,其实是比下面要强烈很多的,所以我们运用不同的动态的劳软就能够做出不同的镜头语言,更好的丰富我们的故事画面。其实除了运动劳软,在下面呢还有一个可以大幅提高我们生活效率的一个工具叫做 lcm, 我们勾选上它之后,可以看到采用算法自动变成了 l c m, 然后采用次数和提示次相关性也和 l c m 做了匹配,我们可以再点击生成一下它,对动图生成速度的提升真的是显而易见的,而且使用 l c m 生成的质量呢,其实跟 别的采样界相比也没有差太多。那么以上呢,就是关于吐司的 ai 动图的制作教程,这个网站呢将 imidif 插件做了很好的封装,使我们不必要再去操纵这些复杂的节点,就能够得到非常好的效果。他现在还举办了这种动图讲故事的比赛,制作的动图还能够赢丰厚的奖品。 我在吐司上也上传了很多自己的模型,这段视频就是我用我的兵马俑模型生成的动图,喜欢的朋友可以来试一下。

给张起点图片,再给张终点图片,就可以生成以两张图片作为起始的动画,是不是有点意思?本期视频就介绍一下如何实现的。 首先还是和前几期视频一样,下载好相应的模型及文件,然后打开 confusion。 新增图像加载节点 新增模型加载节点设置 skip clip 值为二。新增正反向提示此节点 新增 control net 并连接正反向提示词节点。新增 control net 模型加载节点加载 tail 模型 新增关键帧节点,并连接七个关键帧。熟悉 control net 的朋友应该知道, towel 一般我们用来提高画质的,这里 animate death 利用了 towel 的重建近似原始图像的能力。 然后我们将起点图片与 control net 接点连接。对于终点图片我们也是同理,所以我们直接复制后调整一下真序列的数值就好了。 后面步骤就和前几期视频一样了,新增 case emperor 采样器节点,然后我们新增 enemy diff 加载节点,并设置真序列长度。 最后我们新增 解码器结点和图片结果预览结点,然后点击执行就好了。好了,本期视频就到这里,谢谢大家收看。

animate def 技术呢,不单单可以用在生成视频的身上,其实在视频转换领域呢,也有比较大的用途,那在传统的视频转换领域最大的难题是什么呢?就是视频的闪烁,而 animate def 最大的优点就是消除视频的闪烁。那如何才能将一个原始的视频 转化成一个高质量的人工智能视频呢?核心的技术呢就是 ctrl net 加上 animate def, 那具体怎么操作呢?我们一起来看一下。这个呢是一个标准的 animate def 的工作流, 或者说是 animate def prompt trial 的标准工作流,我们在这呢可以设定更多的关键词,让生成的视频呢更加符合我们的需求。那如何才能让视频转化的效果更好呢? 我们需要加入的第一个关键模块呢就是 ctrl light, 这我们使用的控制器模型呢是蓝 alt 模型,我们使用一个视频的加载器,将一个美女跳舞的视频呢给他加载进来。 在这个组件当中呢,我们可以设定总的针数呢是四十八,并且将这个视频的大小强制给他调整成五幺二乘五幺二,我们可以在预览图里边看到四十八张这个视频的关键针, 另外呢也可以看到经过蓝二他这个模型处理之后的四十八张现考图。第二个关键组件呢就是 annamedif 组件,在这呢主要有三个,第一个呢是模型的加载节点,在这里边我们加载了第二个版本的运动模型,第二个是设置上下文选项的一个节点,同时呢我们加载了一个运动的 lower。 其实这个捞嚷模型的可用可不用,但是经过不断的测试,我们会发现,可能用了它之后并不会产生更多的动画镜头的效果,但是呢会让生成的视频更加的稳定。然后我们将运动模型注入到 stable deferren 的这个模型当中,然后呢就 可以生成一段视频,来看最终生成的这个效果。应该说视频的效果呢还是不错的,但是呢一致性的表现的稍微差一点,比如光影的变化呢,比较剧烈,所以让人在感官上感觉不是特别好。 那产生这样现象的最主要的原因是因为我们选取的这个参考视频呢,并不是特别合适。那如何才能得到一个比较好的视频效果呢?首先你选择的这个视频呢,不应该是一个全身照,这呢我们选择一个人脸动画作为参考视频, 那在修改了参考视频之后呢,这个工作流基本上呢不需要变化。第一组呢是 ctrl net 模块,用来生成参考视频的线稿图。 第二组是 amit 动画模块,用于将运动模型注入到主模型当中。那你需要注意的是啊,主模型的选择呢也是非常重要的,我们应该选择那种脸型变化并不是特别多的模型,在这呢我选择的是 gv 六。那另外在这个工作流当中呢,我们稍微做了一点优化,增加了一个图像的锐化节点,这样可以让生成的图片呢会更加的清晰,那你会发现这样生成的视频的效果就会非常好。但是呢比较大的缺点就是生成的这个人脸呢和参考视频里边那个脸呢,其实呢长得也非常像, 那如果你想得到一个更加自由的人脸呢,可以将 ctrlnet 这个模块呢,稍微的调整一下,比如我们将控制器改成 openpose, 当然你要注意预处理器呢,我们选的是效果更好的 dw openpose, 而不是传统的 openpose。 而对于预处理器的条件呢,要根据视频的表现呢,稍微做一些变化,比方我这个视频里边是没有手的,所以说呢,在预处理器里边,我们可以把这个手给他禁用掉,这样你会发现剩下的这个视频呢,他的动作呢,应该是一致的, 但是长相呢,就不一样了。其实在视频的转化过程当中呢,会有一些细节的问题,比如在第一次生成的过程当中,你会发现美女的头上呢,会有一些类似于发带或者帽子的东西出现, 这样呢会让整个视频转化的效果呢变得比较糟。那怎么去避免这个问题呢?其实你可以对人物的形象或者是穿着做更加细致的描述,比如我在这强调了他没有头饰, 那再次生成你就会发现效果就好很多了。所以说在视频到视频的转换领域,我认为比较好的黄金组合,那就应该是 continent 加上 animate def。 还等什么,赶紧自己试一下吧,关注我,让知识变得更有意思。

朋友们, aici 可以做动图了,太牛逼了,生成出来的图片自己就动起来了,一分钟教会你如何做出这种全 ai 制作的动画,新手也能学会。这是一个叫 animate if 的免费开园项目, 现在已经整合到 rap ui 上面了,而且使用非常简单。工具获取和安装方法,我放到视频的最后,拿到 rap ui, 拉到下面,就可以看到 animated 的选项卡了,我们直接点这里就可以开启。这个项目有很多版本,使用 rap ui 版本的参数是最简单的 模型选项是选择推理的模型,不同的模型效果也不一样。最近新出的一点五 b 二动画的活动范围更大, 效果也更好。总帧数就是视频的长度默认的十六,这是最佳的参数。帧率每秒多少帧,论是八就是每秒八帧,那么出来的视频总时长就是两秒。然后下面就是保存视频的格式,一般 我们就选 gps、 mp 四都可以。其实这些参数都不用动,直接全部默认就可以了。我们把它开启,然后正向题词,输入我们想要的画面。 墙器其实也不需要特别调整,用不完的 ola a 就可以了,但如果你出图有问题,可以改成 d t m i 或许会好一点。把叠加步数调大一点,然后最后就可以生成了, ok, 出来图像它就会动起来, 然后这是一点五和一点五 v 二的一个对比, v 二的模型动作幅度会更大。然后这个插件不单单是可以画人物、动物、建筑、风景,其他类型都是没有问题的, 各种各样的模型都可以完美拿捏好。最后是安装方法,首先我们去到 get up 的项目,官方点 code 就可以把这个地址复制下来,来到 wib ui 扩展这里,从网址下载,把 刚才的网址粘贴下来,然后点击安装就可以了,要安装之后注意网络要顺畅,然后完成以后就可以重启 wifi 了。这个插件是需要推理模型的,我也打包好了,有 官方的模型和第三方的模型,一共是六个模型。然后需要相关的 ai 工具,评论区留言或是私我,本期就到此结束,想要了解更多 ai 的玩法和咨询的别忘记关注我。