上手Stability AI generative-models从文本到图像到4D视频的三步教程【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-modelsStability AI 的 generative-models 是一个开源扩散模型工具箱把权重放进目录、选一份 YAML 配置文本到图像、图像到视频、视频到4D都能跑。读完这篇你会带走一条从克隆仓库到跑通第一个4D视频的最短路径外加一张按输入挑模型的选型表和一份避坑清单。这张图是仓库里 SDXL 系列模型的文生图样例展示文本提示词到成图的基本能力。 先看看它能解决什么如果你想快速看一段提示词能变成什么图用 SDXL 系列把 SDXL-base-1.0 权重放进checkpoints/运行streamlit run scripts/demo/sampling.py就能打开文生图和图生图页面想更快就用蒸馏变体 SDXL-Turbo跑streamlit run scripts/demo/turbo.py。这张图是 SDXL-Turbo 生成的样例展示少步数模型的高清出图效果。如果你想让一张静止图片动起来有两条路线。SVD 把一帧图变成14帧、576x1024 分辨率的视频SVD-XT 是微调后生成25帧的版本适合轻量动画SV3D 走3D路线从单张图生成21帧、576x576 的环绕视角视频其中 SV3D_p 变体还支持你指定21个仰角范围 -90 到 90 度和21个方位角0 到 360 度自己定义相机飞行的轨迹。这张图是 SV3D 从一张静图生成的环绕视角视频展示同一物体在不同相机角度下的样子。如果你手里已经有一段视频想产出新相机角度的4D资产SV4D 2.0 是对口的选择。它接收576x576 的视频输入白底、单物体效果最好按每轮12帧×4个相机视角共48帧生成脚本会自动以12帧为一块自回归推进到21帧。相比老版 SV4D它不再依赖 SV3D 生成的参考多视图README 里说明它对自遮挡和真实视频都更稳。⚡ 第一次跑起来下面的路径以跑通 SV4D 2.0 为目标前提是刚克隆完仓库、当前目录在仓库根。第一步建环境装依赖。仓库只在 python3.10 PyTorch 2.0cu118下验证过照着装git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models cd generative-models python3.10 -m venv .pt2 source .pt2/bin/activate pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip3 install -r requirements/pt2.txt pip3 install .你会看到最后一条命令把仓库本身装成名为sgm的包没有版本冲突就说明环境就绪。第二步拉权重。放到仓库里的checkpoints/目录huggingface-cli download stabilityai/sv4d2.0 sv4d2.safetensors --local-dir checkpoints你会看到checkpoints/下出现sv4d2.safetensors推理脚本按这个固定文件名找它。第三步跑推理。仓库自带样例视频直接照抄python scripts/sampling/simple_video_sample_4d2.py --input_path assets/sv4d_videos/camel.gif --output_folder outputs你会看到终端按帧块打印进度结束后outputs/里出现若干000000_v000.mp4这样的视频每个相机视角一条这就是从输入视频生成的新视角视频。这张图是 SV4D 2.0 从输入视频生成多个新视角的结果展示跨帧跨视角的运动连续性。 它是怎么组织起来的整个仓库只有一个设计值得讲透一切由 YAML 驱动。网络、去噪器、损失、条件编码器、采样器全都在配置里写成类路径 参数运行时由instantiate_from_config()按路径导入并实例化这个函数在sgm/util.py里。这带来两个直接好处。第一换模型就是换配置比如scripts/sampling/configs/sv4d2.yaml声明了带时空注意力的视频 UNet 和它的参数组SDXL 与 SVD 的配置结构相同只是 target 类不同。第二采样器与引导器和模型解耦配置里的sampler_config指定求解器如 EulerEDMSampler、步数和 guider如 VanillaCFG即不依赖分类器的引导模型本身不知道采样怎么做换采样策略不用碰网络代码。想自己训练的话python main.py --base configs/example_training/toy/mnist_cond.yaml就能启动 MNIST 类别条件扩散训练这份 YAML 值得打开看一遍配置的组织方式--base传多个配置时会从左到右合并后面的覆盖前面同名的键。其余模块可以略过sgm/models/放生成模型的扩散引擎与自编码器sgm/modules/diffusionmodules/放采样器和引导器sgm/data/放 MNIST、CIFAR-10 小数据集。要训练大规模数据还得额外装sdata数据管线包见 README 安装部分第4步。 按需选型按你手里的输入挑模型模型输入输出适合的任务SDXL-Turbo文本提示词1024x1024 图像出图最快适合实时与快速迭代SVD / SVD-XT单张静图14 / 25 帧 576x1024静图变短视频动作幅度小SV3D_u单张静图21帧环绕视角 576x576只要环绕效果不控相机SV3D_p单张静图21帧 576x576需要指定仰角/方位角飞行路径SV4D5帧视频 SV3D参考视图40帧5帧×8视角旧版4D管线对参考视图有依赖SV4D 2.0576x576 视频白底为佳每轮48帧12帧×4视角4D资产生成对真实视频最稳做训练而不是推理看 configs/example_training/MNIST 这类 toy 配置直接可跑ImageNet 与文生图的非 toy 配置需要你先改数据集路径。️ 避坑清单最先碰到的通常是显存问题。现象编码或解码阶段 CUDA out of memory。原因视频脚本的encoding_t一次编码的帧数默认8和decoding_t默认4是显存消耗大户脚本注释里写明 This eats most VRAM。解法把单批帧数降到1或降低分辨率python scripts/sampling/simple_video_sample_4d2.py --input_path your.mp4 --encoding_t1 --decoding_t1 --img_size512现象生成画面糊、细节差。原因num_steps给低了SV4D 2.0 默认50SV4D 默认20降步数省时间但直接伤质量。解法SV4D 2.0 保持--num_steps 50SV4D 从20起调不够再升到50。现象真实场景视频输入输出噪点多、物体边缘破。原因模型用白底单物体视频训练带杂色背景的真实视频不在训练分布内。解法纯色背景用--remove_bgTrue去背裁剪背景复杂时先用 Clipdrop 或 SAM2 分割出前景再输入。现象训练配置跑不起来报 VAE 或数据集路径错误。原因潜空间模型训练要先从 HuggingFace 下载 sdxl-vae 权重把路径填进配置的CKPT_PATH占位符非 toy 数据集配置还得自己填 webdataset 路径。解法在配置里搜索USER:注释定位所有要改的位置。现象依赖安装冲突、版本报错。原因仓库只验证过 python3.10 PyTorch 2.0且 torch 必须先用官方 cu118 源装再装其余依赖。解法用 python3.10 重建虚拟环境严格按 torch →requirements/pt2.txt→pip3 install .的顺序来。一句话总结这个仓库的价值不在某几个具体模型而是一套配置驱动、模块可替换的生成模型代码你完全可以按自己的组件重新拼装。想深入读 scripts/sampling/ 各模型推理入口、sgm/modules/diffusionmodules/ 的采样器与去噪器实现以及 configs/ 下完整的 YAML 模板。【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 上手Stability AI generative-models：从文本到图像到4D视频的三步教程
上手Stability AI generative-models从文本到图像到4D视频的三步教程【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-modelsStability AI 的 generative-models 是一个开源扩散模型工具箱把权重放进目录、选一份 YAML 配置文本到图像、图像到视频、视频到4D都能跑。读完这篇你会带走一条从克隆仓库到跑通第一个4D视频的最短路径外加一张按输入挑模型的选型表和一份避坑清单。这张图是仓库里 SDXL 系列模型的文生图样例展示文本提示词到成图的基本能力。 先看看它能解决什么如果你想快速看一段提示词能变成什么图用 SDXL 系列把 SDXL-base-1.0 权重放进checkpoints/运行streamlit run scripts/demo/sampling.py就能打开文生图和图生图页面想更快就用蒸馏变体 SDXL-Turbo跑streamlit run scripts/demo/turbo.py。这张图是 SDXL-Turbo 生成的样例展示少步数模型的高清出图效果。如果你想让一张静止图片动起来有两条路线。SVD 把一帧图变成14帧、576x1024 分辨率的视频SVD-XT 是微调后生成25帧的版本适合轻量动画SV3D 走3D路线从单张图生成21帧、576x576 的环绕视角视频其中 SV3D_p 变体还支持你指定21个仰角范围 -90 到 90 度和21个方位角0 到 360 度自己定义相机飞行的轨迹。这张图是 SV3D 从一张静图生成的环绕视角视频展示同一物体在不同相机角度下的样子。如果你手里已经有一段视频想产出新相机角度的4D资产SV4D 2.0 是对口的选择。它接收576x576 的视频输入白底、单物体效果最好按每轮12帧×4个相机视角共48帧生成脚本会自动以12帧为一块自回归推进到21帧。相比老版 SV4D它不再依赖 SV3D 生成的参考多视图README 里说明它对自遮挡和真实视频都更稳。⚡ 第一次跑起来下面的路径以跑通 SV4D 2.0 为目标前提是刚克隆完仓库、当前目录在仓库根。第一步建环境装依赖。仓库只在 python3.10 PyTorch 2.0cu118下验证过照着装git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models cd generative-models python3.10 -m venv .pt2 source .pt2/bin/activate pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip3 install -r requirements/pt2.txt pip3 install .你会看到最后一条命令把仓库本身装成名为sgm的包没有版本冲突就说明环境就绪。第二步拉权重。放到仓库里的checkpoints/目录huggingface-cli download stabilityai/sv4d2.0 sv4d2.safetensors --local-dir checkpoints你会看到checkpoints/下出现sv4d2.safetensors推理脚本按这个固定文件名找它。第三步跑推理。仓库自带样例视频直接照抄python scripts/sampling/simple_video_sample_4d2.py --input_path assets/sv4d_videos/camel.gif --output_folder outputs你会看到终端按帧块打印进度结束后outputs/里出现若干000000_v000.mp4这样的视频每个相机视角一条这就是从输入视频生成的新视角视频。这张图是 SV4D 2.0 从输入视频生成多个新视角的结果展示跨帧跨视角的运动连续性。 它是怎么组织起来的整个仓库只有一个设计值得讲透一切由 YAML 驱动。网络、去噪器、损失、条件编码器、采样器全都在配置里写成类路径 参数运行时由instantiate_from_config()按路径导入并实例化这个函数在sgm/util.py里。这带来两个直接好处。第一换模型就是换配置比如scripts/sampling/configs/sv4d2.yaml声明了带时空注意力的视频 UNet 和它的参数组SDXL 与 SVD 的配置结构相同只是 target 类不同。第二采样器与引导器和模型解耦配置里的sampler_config指定求解器如 EulerEDMSampler、步数和 guider如 VanillaCFG即不依赖分类器的引导模型本身不知道采样怎么做换采样策略不用碰网络代码。想自己训练的话python main.py --base configs/example_training/toy/mnist_cond.yaml就能启动 MNIST 类别条件扩散训练这份 YAML 值得打开看一遍配置的组织方式--base传多个配置时会从左到右合并后面的覆盖前面同名的键。其余模块可以略过sgm/models/放生成模型的扩散引擎与自编码器sgm/modules/diffusionmodules/放采样器和引导器sgm/data/放 MNIST、CIFAR-10 小数据集。要训练大规模数据还得额外装sdata数据管线包见 README 安装部分第4步。 按需选型按你手里的输入挑模型模型输入输出适合的任务SDXL-Turbo文本提示词1024x1024 图像出图最快适合实时与快速迭代SVD / SVD-XT单张静图14 / 25 帧 576x1024静图变短视频动作幅度小SV3D_u单张静图21帧环绕视角 576x576只要环绕效果不控相机SV3D_p单张静图21帧 576x576需要指定仰角/方位角飞行路径SV4D5帧视频 SV3D参考视图40帧5帧×8视角旧版4D管线对参考视图有依赖SV4D 2.0576x576 视频白底为佳每轮48帧12帧×4视角4D资产生成对真实视频最稳做训练而不是推理看 configs/example_training/MNIST 这类 toy 配置直接可跑ImageNet 与文生图的非 toy 配置需要你先改数据集路径。️ 避坑清单最先碰到的通常是显存问题。现象编码或解码阶段 CUDA out of memory。原因视频脚本的encoding_t一次编码的帧数默认8和decoding_t默认4是显存消耗大户脚本注释里写明 This eats most VRAM。解法把单批帧数降到1或降低分辨率python scripts/sampling/simple_video_sample_4d2.py --input_path your.mp4 --encoding_t1 --decoding_t1 --img_size512现象生成画面糊、细节差。原因num_steps给低了SV4D 2.0 默认50SV4D 默认20降步数省时间但直接伤质量。解法SV4D 2.0 保持--num_steps 50SV4D 从20起调不够再升到50。现象真实场景视频输入输出噪点多、物体边缘破。原因模型用白底单物体视频训练带杂色背景的真实视频不在训练分布内。解法纯色背景用--remove_bgTrue去背裁剪背景复杂时先用 Clipdrop 或 SAM2 分割出前景再输入。现象训练配置跑不起来报 VAE 或数据集路径错误。原因潜空间模型训练要先从 HuggingFace 下载 sdxl-vae 权重把路径填进配置的CKPT_PATH占位符非 toy 数据集配置还得自己填 webdataset 路径。解法在配置里搜索USER:注释定位所有要改的位置。现象依赖安装冲突、版本报错。原因仓库只验证过 python3.10 PyTorch 2.0且 torch 必须先用官方 cu118 源装再装其余依赖。解法用 python3.10 重建虚拟环境严格按 torch →requirements/pt2.txt→pip3 install .的顺序来。一句话总结这个仓库的价值不在某几个具体模型而是一套配置驱动、模块可替换的生成模型代码你完全可以按自己的组件重新拼装。想深入读 scripts/sampling/ 各模型推理入口、sgm/modules/diffusionmodules/ 的采样器与去噪器实现以及 configs/ 下完整的 YAML 模板。【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考