一、模型描述

DynamiCrafter 是一种（文本-）图像到视频/图像动画的方法，旨在从条件图像和文本提示中生成短视频片段（约 2 秒）。

开发者 ：香港中文大学 & 腾讯 AI 实验室

资助方 ：香港中文大学 & 腾讯 AI 实验室

模型类型 ：生成性（文本-）图像到视频模型

模型资源

Github 仓库（https://github.com/Doubiiu/DynamiCrafter），其中包含了详细的实现代码。

仓库链接 ：https://github.com/Doubiiu/DynamiCrafter

论文链接 ：https://arxiv.org/abs/2310.12190

二、特点

1. ‌视频扩散先验技术‌：DynamiCrafter 使用视频扩散先验技术来生成动画，这是一种基于深度学习的方法，可以模拟真实世界的运动模式。
2. ‌开放域图像动画化‌：该项目能够处理各种类型的静态图像，包括风景、人物、动物、交通工具、雕塑等，不限于特定的主题或风格。
3. ‌多种主题和风格‌：DynamiCrafter 能够处理多种类型的图像，满足不同创作需求。
4. ‌文本控制运动‌：用户可以通过输入文本指令来控制动画的运动，这为动画创作提供了更大的灵活性和创意空间。
5. ‌高分辨率支持‌：最新的更新推出了高分辨率模型，支持生成 576x1024 和 320x512 分辨率的视频，让用户可以获得更清晰、更细腻的动画效果。

三、部署流程

1. 安装更新基础环境

apt update 
apt upgrade 
apt install build-essential 

2. 创建虚拟环境

conda create -n DynamiCrafter python=3.8.5
conda activate DynamiCrafter

3. 克隆项目仓库

git lfs install
git clone https://github.com/Doubiiu/DynamiCrafter.git

4. 打开文件,安装依赖

cd DynamiCrafter
pip install -r requirements.txt

5. 修改访问端口

DynamiCrafter/gradio_app.py打开文件，划到最底部

将server_name设置为'0.0.0.0'、server_port设置为8080

dynamicrafter_iface.launch(server_name='0.0.0.0', server_port=8080, max_threads=1)

6. 运行模型

本地 Gradio 演示，图片到视频生成。

在终端中输入以下命令（根据所需的分辨率：1024、512 或 256 选择一个模型）。

  python gradio_app.py --res 1024

四、网页演示

开放端口，点击模型运行结束下方的“http://0.0.0.0”,进入网站搜索页面，将“0.0.0.0:8080”改为“127.0.0.1:8080”搜索，即可进入UI界面使用

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