StoryDiffusion 开源项目使用教程
2024-09-14 07:04:22作者:温玫谨Lighthearted
1. 项目介绍
StoryDiffusion 是一个基于深度学习的开源项目,旨在通过一致的自注意力机制生成长期一致的图像和视频。该项目主要包含两个核心部分:
- 一致的自注意力机制:用于在长序列中生成一致的图像,确保角色风格和服饰的一致性。
- 运动预测器:用于生成长期视频,通过在压缩的图像语义空间中预测条件图像之间的运动,实现更大范围的运动预测。
该项目支持多种风格的漫画生成,并且可以生成高质量的视频。
2. 项目快速启动
环境准备
首先,确保你的环境满足以下要求:
- Python >= 3.8
- PyTorch >= 2.0.0
你可以使用 Anaconda 或 Miniconda 来创建虚拟环境:
conda create --name storydiffusion python=3.10
conda activate storydiffusion
pip install -U pip
pip install -r requirements.txt
启动本地 Gradio 演示
推荐使用以下命令启动本地 Gradio 演示:
python gradio_app_sdxl_specific_id_low_vram.py
该版本适用于 GPU 内存大于 20GB 的机器。
使用 Jupyter Notebook
你也可以通过 Jupyter Notebook 来生成漫画:
jupyter notebook Comic_Generation.ipynb
3. 应用案例和最佳实践
漫画生成
StoryDiffusion 可以生成多种风格的漫画,确保角色风格和服饰的一致性。以下是一个简单的漫画生成示例:
from storydiffusionpipeline import StoryDiffusionPipeline
pipeline = StoryDiffusionPipeline()
comic = pipeline.generate_comic(text_prompts=["A superhero flying in the sky", "A villain attacking the city"])
comic.save("my_comic.png")
视频生成
StoryDiffusion 还可以生成高质量的视频。以下是一个简单的视频生成示例:
from predict import MotionPredictor
predictor = MotionPredictor()
video = predictor.generate_video(condition_images=["image1.png", "image2.png"])
video.save("my_video.mp4")
4. 典型生态项目
相关资源
相关论文
如果你在研究中使用了 StoryDiffusion,请引用以下 BibTeX:
@article{zhou2024storydiffusion,
title={StoryDiffusion: Consistent Self-Attention for Long-Range Image and Video Generation},
author={Zhou, Yupeng and Zhou, Daquan and Cheng, Ming-Ming and Feng, Jiashi and Hou, Qibin},
journal={arXiv preprint arXiv:2405.01434},
year={2024}
}
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 StoryDiffusion 生成高质量的漫画和视频。
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