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AI新风口?首个高质量「文生视频」模型Zeroscope引发开源大战:最低8G显存可跑
文生图模型stable diffusion开源后,将「ai艺术」彻底平民化,只需一张消费级显卡即可制作出非常精美的图片。
而文本转视频领域,目前质量较高的只有Runway前不久推出的商用Gen-2模型,开源界还没有一个能打的模型。
最近,Huggingface上有作者发布了一个文生视频模型Zeroscope_v2,基于17亿参数量的ModelScope-text-to-video-synthesis模型进行二次开发。
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模型链接:https://huggingface.co/cerspense/zeroscope_v2_576w
相比于原版本,Zeroscope生成的视频没有水印,并且流畅度和分辨率都得到了提升,适配16:9的宽高比。
开发者cerspense表示,他的目标就是和Gen-2进行开源较量,即提高模型质量的同时,还能免费供大众使用。
Zeroscope_v2包括两个版本,其中Zeroscope_v2 567w可以快速生成576x320像素分辨率、帧率为30帧/秒的视频,可用于视频概念的快速验证,只需要约7.9GB的显存即可运行
。
使用Zeroscope_v2 XL生成高清视频,分辨率为1024x576,占用约15.3GB的显存。
Zeroscope还可以与音乐生成工具MusicGen一起使用,快速制作一个纯原创短视频。
Zeroscope模型的训练用到了9923个视频片段(clip)以及29769个标注帧,每个片段包括24帧。偏移噪声包括视频帧内对象的随机移位、帧定时(frame timings)的轻微变化或微小失真。
训练期间引入噪声可以增强模型对数据分布的理解,从而可以生成更多样化的逼真视频,并更有效地解释文本描述中的变化。
使用方法
使用stable diffusion webui
在Huggingface上下载zs2_XL目录下的权重文件,然后放到stable-diffusion-webui\models\ModelScope\t2v目录下即可。
在生成视频时,推荐的降噪强度值为0.66到0.85
使用Colab
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笔记链接:https://colab.research.google.com/drive/1TsZmatSu1-1lNBeOqz3_9Zq5P2c0xTTq?usp=sharing
先点击Step 1下的运行按钮,等待安装,大约需要3分钟;
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当按钮旁边出现绿色复选标记时,继续执行下一步。
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点击想要安装模型附近的运行按钮,为了能够在Colab中快速获得3秒左右的剪辑视频,更推荐使用低分辨率的ZeroScope模型(576或448)。
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需要在执行更高分辨率模型(如Potat 1或ZeroScope XL)时,权衡执行时间会更长。
再次等待复选标记出现,继续执行下一步。
选择在Step2中安装并希望使用的模型型号,对于更高分辨率的模型,推荐下面的配置参数,不需要太长的生成时间。
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接下来,您可以输入目标视频的提示词来改变效果,并且还可以输入否定提示词(negative prompts),然后点击运行按钮。
等待一会后,生成的视频就会被放置在outputs目录下。
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「文生视频」开源竞赛
目前来说,文生视频领域仍处于起步阶段,即便是最好的工具也只能生成几秒钟的视频,并且通常存在较大的视觉缺陷。
但其实文生图模型最初也面临着类似的问题,但仅仅几个月后就实现了照片级真实感。
不过与文生图模型不同的是,视频领域在训练和生成期间所需要的资源都要更比图像更多。
虽然谷歌已经研发出了Phenaki和Imagen Video模型,可以生成高分辨率、更长、逻辑连贯的视频片段,但公众无法使用到这两个模型;Meta的Make-a-Video模型也同样没有发布。
目前可用的工具仍然只有Runway的商用模型Gen-2,此次Zeroscope的发布也标志着文生视频领域第一个高质量开源模型的出现。
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2023-07-09
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