《Ai图生视频教程PDF》电子版下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《Ai图生视频教程PDF》电子版下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

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AI 图生视频系列教程：从静态到动态的奇妙转变
在数字化时代，AI 技术的飞速发展为视频创作领域带来了前所未有的变革。本系列教程将围绕三种先进的 AI 图生视频技术 ——SV3D、DynamiCrafter 和 MOFA-Video，为你详细介绍它们的功能特点、应用场景以及操作方法，带你领略从静态图像到动态视频的神奇转变。

一、SV3D 篇：单张照片生成 3D 视频的革命性技术

相关教程：Ai图生视频第一章之SV3D篇

1. 技术介绍
SV3D 是由 Stability AI 推出的一项革命性 3D 视频生成技术，它能够通过单张照片生成高质量的 360° 无死角 3D 视频。这项技术基于 Stable Video Diffusion 模型，利用深度学习和计算机视觉技术，极大地简化了 3D 视频的生成流程，为用户提供了全新的解决方案。

2. 功能特点
简化流程 ：只需单张照片即可生成 3D 视频，无需复杂的拍摄设备和后期处理，大大降低了 3D 视频制作的门槛。
高品质输出 ：生成的视频具有极高的视角一致性和真实感，能够为观众带来沉浸式的视觉体验。
灵活使用 ：支持商用和非商用两种模式，满足不同用户的需求，无论是个人创作还是商业应用都能得心应手。

3. 应用场景
SV3D 在多个领域具有广泛的应用前景，如影视制作中快速生成高质量的 3D 场景和特效，为观众带来震撼的视觉效果；游戏开发中创建逼真的游戏场景和角色动画，提升游戏的沉浸感和趣味性；虚拟现实中提供沉浸式的虚拟环境体验，让用户仿佛身临其境。

4. 环境搭建与操作
下载代码 ：克隆 SV3D 的代码仓库，命令为 git clone https://github.com/Stability-AI/generative-models.git，然后进入 generative-models 目录。
构建环境 ：创建并激活一个新的 Python 环境，命令为 conda create -n py310 python=3.10 和 source activate py310。
安装依赖 ：安装必要的依赖包，命令为 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple –ignore-installed。
Image – to – Video 生成 ：
运行 SV3D_u 生成静态轨道视频 ：从 Hugging Face 下载模型文件 sv3d_u.safetensors 并放置到 checkpoints/sv3d_u.safetensors 目录中，然后运行 python scripts/sampling/simple_video_sample.py –input_path –version sv3d_u。
运行 SV3D_p 生成动态轨道视频 ：从 Hugging Face 下载模型文件 sv3d_p.safetensors 并放置到 checkpoints/sv3d_p.safetensors 目录中，指定高度角（elevation）生成静态轨道视频的命令为 python scripts/sampling/simple_video_sample.py –input_path –version sv3d_p –elevations_deg 10.0，指定高度角和方位角序列生成动态轨道视频的命令为 python scripts/sampling/simple_video_sample.py –input_path –version sv3d_p –elevations_deg [] –azimuths_deg []，注意高度角范围为 [-90, 90]，方位角范围为 [0, 360]，需按顺序排列。

二、DynamiCrafter 篇：基于视频扩散先验技术的图像动画化工具

相关教程：Ai图生视频第二章之DynamiCrafter篇

1. 技术介绍
DynamiCrafter 是一个基于视频扩散先验技术的开源项目，能够将静态图像转换为动画视频。它由香港中文大学、腾讯 AI 实验室和北京大学联合开发，支持多种主题和风格，并允许通过文本控制动画运动，为创作提供了更大的灵活性。

2. 功能特点
视频扩散先验技术 ：模拟真实世界的运动模式，生成高质量动画，使静态图像栩栩如生。
开放域图像动画化 ：支持各种类型的静态图像，不限主题或风格，无论是风景、人物、动物还是交通工具等都能轻松应对。
多种主题和风格 ：涵盖丰富的主题和风格，满足不同用户的创作需求，为作品增添多样性和艺术性。
文本控制运动 ：通过输入文本指令，灵活控制动画效果，实现个性化的创作意图，让动画更加生动有趣。
广泛应用场景 ：从数字媒体到文化遗产保护，用途广泛，可应用于电影、动画、游戏、教育、社交媒体、营销、艺术创作等多个领域。

3. 环境搭建与操作
下载代码 ：克隆 DynamiCrafter 的代码仓库，命令为 git clone https://github.com/Doubiiu/DynamiCrafter.git，然后进入 DynamiCrafter 目录。
构建环境 ：创建并激活一个新的 Python 环境，命令为 conda create -n py310 python=3.10 和 source activate py310。
安装依赖 ：安装必要的依赖包，命令为 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple –ignore-installed。
下载模型 ：下载 DynamiCrafter_X 模型，例如下载 DynamiCrafter_1024 模型的命令为 git lfs install 和 git clone https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/DynamiCrafter_1024，下载 CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K 模型的命令为 git lfs install 和 git clone https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K/。
Image – to – Video 生成 ：
修改配置文件 ：编辑脚本文件 scripts/run.sh，设置模型路径，如 ckpt=checkpoints/dynamicrafter_$1_v1/model.ckpt。
运行 ：单 GPU 推理的命令为 sh scripts/run.sh 1024，多 GPU 并行推理的命令为 sh scripts/run_mp.sh 1024。

三、MOFA – Video 篇：让静态图片 “活” 起来的可控图像动画工具

相关教程：Ai图生视频第三章之MOFA-Video让静态图片“活”起来

1. 技术介绍
MOFA – Video 是一项基于生成运动场适应技术的图像动画工具，能够让静态图片 “活” 起来。它通过轨迹、关键点或音频驱动，实现对静态图像的精准控制和动态化处理，为用户提供了一种灵活且高效的图像动画解决方案。

2. 技术亮点
生成运动场适应 ：通过生成运动场适应技术，实现对静态图像的精准控制，使图像的动态效果更加自然流畅。
多种驱动方式 ：支持轨迹、关键点、音频和参考视频等多种驱动方式，满足不同场景下的动画创作需求，为用户提供了丰富的创作手段。
零样本功能 ：无需额外训练即可实现混合控制、运动画笔等功能，大大降低了使用门槛，提高了创作效率。
广泛适用性 ：适用于人脸动画、物体运动模拟等场景，无论是人物肖像还是自然景观都能轻松应对，为各领域的创作提供了便利。

3. 环境搭建与操作
下载代码 ：克隆 MOFA – Video 的代码仓库，命令为 git clone https://github.com/MyNiuuu/MOFA-Video，然后进入 MOFA-Video 目录。
构建环境 ：创建并激活一个新的 Python 环境，命令为 conda create -n py310 python=3.10 和 source activate py310。
安装依赖 ：安装必要的依赖包，命令为 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple –ignore-installed，还需安装 opencv-python-headless 和 git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git。

下载模型 ：
下载 SVD_xt 的预训练模型，并存放到 ./ckpts 目录中，下载地址为 https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1。
下载 MOFA – Adapter 的模型，并存放到 ./ckpts 目录中，下载地址为 https://huggingface.co/MyNiuuu/MOFA-Video-Traj。
下载 CMP 的模型，并存放到 ./models/cmp/experiments/semiauto_annot/resnet50_vip+mpii_liteflow/checkpoints 目录中，下载地址为 https://huggingface.co/MyNiuuu/MOFA-Video-Traj/blob/main/models/cmp/experiments/semiauto_annot/resnet50_vip%2Bmpii_liteflow/checkpoints/ckpt_iter_42000.pth.tar。

Run Gradio Demo ：
Run Gradio Demo ：运行 python run_gradio.py 启动 Gradio 演示界面，然后按照界面提示进行操作，包括上传图片、绘制轨迹、调整控制比例、调整运动画笔半径等，最后点击 “Run” 按钮生成动画。
使用音频驱动 ：切换到 MOFA-Video-Hybrid 目录，运行 python run_gradio_audio_driven.py。
使用参考视频驱动 ：在 MOFA-Video-Hybrid 目录下，运行 python run_gradio_video_driven.py。

通过本系列教程，我们详细介绍了 SV3D、DynamiCrafter 和 MOFA – Video 三种 AI 图生视频技术的背景、功能特点、应用场景以及操作方法。这些技术各具特色，能够满足不同用户在视频创作方面的需求。无论你是想快速生成 3D 视频，还是将静态图像转换为动画视频，或是让静态图片 “活” 起来，都能在这些工具中找到合适的解决方案。希望本系列教程能为你在 AI 图生视频的学习和应用之路上提供有益的参考和帮助，激发你的创作灵感，让你的作品更加生动精彩。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《Ai图生视频教程PDF》电子版下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！