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deforum中初始化视频路径的格式?

Answer

在 deforum 中,初始化视频路径的格式如下: |Parameter|Description| |-|-| |video_init_path|Path to the input video. This can also be a URL as seen by the default value.| |video_init_path|Path to the video you want to diffuse. Can't use a URL like init_image|

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

FizzleDorf的 Deforum指南

|Parameter|Description|<br>|-|-|<br>|video_init_path|Path to the input video.This can also be a URL as seen by the default value.|<br>|use_mask_video|Toggles video mask.|<br>|extract_from_frame|First frame to extract from in the specified video.|<br>|extract_to_frame|Last frame to extract from the specified video.|<br>|extract_nth_frame|How many frames to extract between to and from extract frame.1 is default,extracts every frame.|<br>|video_mask_path|Path to video mask.Can be URL or PATH.|The rest of the mask settings behave just like regular img2img in A1111 webui.[heading4]Parseq[content]The Parseq dropdown is for parsing the JSON export from Parseq.I have a separate guide on how to use Parseq[here](https://rentry.org/AnimAnon-Parseq).[heading3]Video Input[content]|Parameter|Description|<br>|-|-|<br>|video_init_path|Path to the video you want to diffuse.Can't use a URL like init_image|<br>|overwrite_extracted_frames|Re-Extracts the input video frames every run.Make sure this is off if you already have the extracted frames to begin diffusion immediately.|<br>|use_mask_video|Toggle to use a video mask.You will probably need to generate your own mask.You could run a video through batch img2img and extract the masks every frame from Detection Detailer or use the Depth Mask script.|<br>|extract_nth_frame|Skips frames in the input video to provide an image to diffuse upon.For example:A value of 1 will Diffuse every frame.2 will skip every other frame.|

FizzleDorf的 Deforum指南

|Parameter|Description|<br>|-|-|<br>|video_init_path|Path to the input video.This can also be a URL as seen by the default value.|<br>|use_mask_video|Toggles video mask.|<br>|extract_from_frame|First frame to extract from in the specified video.|<br>|extract_to_frame|Last frame to extract from the specified video.|<br>|extract_nth_frame|How many frames to extract between to and from extract frame.1 is default,extracts every frame.|<br>|video_mask_path|Path to video mask.Can be URL or PATH.|The rest of the mask settings behave just like regular img2img in A1111 webui.[heading4]Parseq[content]The Parseq dropdown is for parsing the JSON export from Parseq.I have a separate guide on how to use Parseq[here](https://rentry.org/AnimAnon-Parseq).[heading3]Video Input[content]|Parameter|Description|<br>|-|-|<br>|video_init_path|Path to the video you want to diffuse.Can't use a URL like init_image|<br>|overwrite_extracted_frames|Re-Extracts the input video frames every run.Make sure this is off if you already have the extracted frames to begin diffusion immediately.|<br>|use_mask_video|Toggle to use a video mask.You will probably need to generate your own mask.You could run a video through batch img2img and extract the masks every frame from Detection Detailer or use the Depth Mask script.|<br>|extract_nth_frame|Skips frames in the input video to provide an image to diffuse upon.For example:A value of 1 will Diffuse every frame.2 will skip every other frame.|

Aimwise WaytoAGI 百家号文旅分享

在提示词框内按JSON格式输入不同帧数时的提示词可在该网站进行格式检测,提示红色会报错,绿色为正确格式,网站:https://odu.github.io/slingjsonlint/在正向、反向提示词框内输入动画生成时无需改变的通用提示词[heading2]四、初始[content]设置初始参考图,勾选"使用初始化"进行启用将图片链接复制到"初始化图像"内注意链接外部如有引号需去除,内部不要有中文,数值间的横杠为反斜杠/[heading2]五、Controlnet[content]勾选"启用"后,开始使用controlnet,默认有5个controlnet模型可以启用,选择合适的cn预处理器、模型、权重等参数(注意无法预览图片,需要将图片链接复制到路径文本框内!注意有图片蒙版路径,但是不能使用)[heading2]六、输出[content]FPS:帧速率,代表每秒出多少张图,最大帧数/帧速率等于生成动画的时长可设置添加背景音乐、放大图片、删除图片等操作,不建议在deforum中进行操作视频生成完成后,点击"生成后点击这里显示视频",可以在网页进行预览,默认保存至图生图文件夹[heading2]七、预设使用[content]复制预设txt文件路径,粘贴到图片预览窗口底部的预设文件地址栏处点击“load all settings”加载预设预设加载完成后,可替换模型、初始化图像、提示词内容等信息保存调整后的预设,保存到已有的文件夹路径,点击“储存设置”后,自动创建预设文本,需手动保存初始图片

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comfyui中deforum
ComfyUI 中的 Deforum 相关知识如下: 生图原理: Denoising UNet(去噪 UNet 结构):ComfyUI 底层依赖 Stable Diffusion,去噪过程由 UNet 网络完成。UNet 是编码器解码器结构,能处理多尺度特征表示。在 ComfyUI 中,去噪的每个步骤通过模型推理模块实现,调用训练好的 UNet 模型逐步将噪声图像还原成有意义的图像。 Cross Attention(交叉注意力):在 Stable Diffusion 中很重要,允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件。在 ComfyUI 中通过“文本提示”和“条件输入”节点实现,其可视化界面可调整交叉注意力机制中的参数,如文本提示的权重,直接影响生成图像的内容。 Skip Connection(跳跃连接):是 UNet 的核心部分,能在不同尺度之间共享特征,在 ComfyUI 的节点网络中表现为中间过程数据的流转,可查看中间生成结果并通过跳跃连接调整特定尺度上的生成效果。 Switch(切换器):在图中代表去噪过程中不同阶段对特征流的控制,在 ComfyUI 中可通过修改模型的参数节点或自定义网络结构节点,对不同阶段的噪声去除策略进行微调。 FizzleDorf 的 Deforum 指南: 这是 Automatic1111 Webui 中 Deforum 扩展的功能和设置的概述。如果在 Google Colab 中使用笔记本,可使用 。
2024-11-02
deforum中初始化为什么不能以视频路径的视频进行风格转变?而是随机生成新视频?是哪里出现了问题?
很抱歉,目前知识库中没有关于“deforum 中初始化不能以视频路径的视频进行风格转变,而是随机生成新视频的原因及问题所在”的相关内容。但一般来说,出现这种情况可能是由于以下原因: 1. 视频格式或编码不兼容:deforum 可能不支持您所提供的视频的特定格式或编码方式。 2. 参数设置错误:可能在初始化过程中的某些参数设置不正确,导致无法按照预期使用指定视频进行风格转变。 3. 软件版本问题:您使用的 deforum 版本可能存在缺陷或不具备该功能。 建议您检查视频格式和编码,确认参数设置是否正确,并尝试更新到最新版本的 deforum 以查看是否能解决问题。
2024-10-18
ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库(DLL)初始化例程失败 这个错误如何解决?
很抱歉,目前知识库中没有关于“ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库初始化例程失败”这个错误的具体解决方法。但您可以尝试以下常见的解决步骤: 1. 检查相关依赖库的安装是否完整和正确,确保没有遗漏或损坏的部分。 2. 确认您的系统环境是否满足该库的要求,包括操作系统版本、硬件架构等。 3. 尝试重新安装相关库,确保安装过程中没有出现错误。 4. 查看是否存在其他软件或进程与该库的使用产生冲突,如有,尝试关闭或卸载冲突的软件。 希望这些建议能对您有所帮助,如果问题仍未解决,建议您进一步查阅相关技术文档或向更专业的技术社区寻求帮助。
2025-01-12
我想寻找可以调整文字、论文格式的ai网站
以下是一些可以调整文字、论文格式的 AI 网站: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 3. Latex:虽不是纯粹的 AI 工具,但用于学术论文排版,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc:文档自动化平台,用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,可重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 较受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2025-03-28
怎么用图生成png格式的新图
以下是用图生成 PNG 格式新图的方法: 使用 Stable Diffusion: 1. 若在网上看到好看的大佬的图,将其导入 SD。若能识别,右边会自动弹出照片的信息,包括正面关键词、负面关键词,还有其他种子、大模型等信息。 2. 复制这一大串信息,来到“文生图”页面,粘贴到关键词的文本框中。 3. 点击“生成”按钮下面的第一个小按钮,SD 会自动分配信息,在有相同大模型和 Lora 的前提下,点击生成,可能得到差不多的照片。 4. 若导入照片后右边未出现生成信息,说明照片不是直接从 SD 下载下来的 PNG 格式照片,此时可使用“标签器(Tagger)”来生成照片的关键词。 使用 OpenAI 的图像生成端点: 1. 图像生成端点允许在给定文本提示的情况下创建原始图像,生成的图像大小可为 256x256、512x512 或 1024x1024 像素,较小尺寸生成速度更快。可使用参数一次请求 1 10 张图像。描述越详细,越有可能获得想要的结果,也可在 DALL·E 预览应用程序中探索示例获取更多提示灵感。 2. 图像编辑端点允许通过上传蒙版来编辑和扩展图像。遮罩的透明区域指示应编辑图像的位置,提示应描述完整的新图像,而不仅仅是擦除区域。上传的图片和遮罩必须是小于 4MB 的正方形 PNG 图片,且尺寸相同。生成输出时不使用遮罩的非透明区域。
2025-03-27
用女生台湾腔,生成一段wav格式的音频"我在,你回来了呀"
很抱歉,目前无法直接为您生成具有女生台湾腔的“我在,你回来了呀”的 wav 格式音频。但您可以通过以下几种方式来实现: 1. 使用一些专业的语音合成软件,如科大讯飞语音合成、百度语音合成等,它们通常提供多种语音风格和腔调的选择,包括台湾腔,您可以输入您想要的文本进行合成,并设置输出为 wav 格式。 2. 在一些在线语音生成平台上寻找相关服务,部分平台可能会满足您的需求。 3. 如果您有一定的音频处理能力,也可以自己录制女生说这句话的声音,然后通过音频编辑软件进行处理和转换为 wav 格式。
2025-03-24
计算两个时间差的绝对值,输出相差的完整天数。 获得用户输入的两个与时间相关的字符串,两个时间用逗号分隔,每个时间字符串格式示例如下:2018年08月01日17点21分21秒。 以此为要求写出python代码
以下是计算两个指定格式时间差的绝对值并输出相差完整天数的 Python 代码: ```python import datetime def calculate_days_difference: 解析时间字符串 time1 = datetime.datetime.strptime time2 = datetime.datetime.strptime 计算时间差 time_difference = abs 转换为天数并返回 return time_difference.days 示例用法 time1_str = "2023年08月01日17点21分21秒" time2_str = "2023年08月10日17点21分21秒" print ```
2025-03-22
如何将coze工作流大模型输出内容变成格式化的文本
要将 Coze 工作流大模型输出内容变成格式化的文本,可以按照以下步骤进行: 1. 大模型批量总结文章内容: 模型选择:默认的豆包 32k 通常够用,若担心上下文长度不足,可选择更大的模型,如 kimi128k。 配置参数:选择批处理,批处理输入参数包括第 9 步中读取的文章内容正文、第 8 步代码处理后的 url 链接和标题。下方的输入参数有四个,分别是 content 正文、title 标题、url 文章链接、author 作者。提示词输入相关内容,将这四部分一起送给大模型进行总结,最终拼接成 markdown 格式输出。 2. 汇总格式化最终输出内容:使用代码节点,将大模型输出的内容进行最终输出的格式化。参数配置方面,输入选择上一步输出的 outputList,点击「在 IDE 中编辑」,选择『Python』,输入相应代码,配置输出项为 result。 3. 公众号总结推送到微信:此节点根据 Server 酱的 API 文档,使用自建插件。主要功能是把上一步格式化好的内容推送到用户的微信上。输出配置包括:title 为汇总公众号总结页面的标题,参数值选择「输入」并起名;desp 为页面主体内容,选择上一步最终输出内容;key 引用开始节点的 key。 在循环节点方面: 1. 关于如何将文本内容转为数组:循环节点中的循环数组参数必须引用上游节点的输出参数,且参数类型为数组类型。大模型、代码等节点均支持数组格式的输出参数。若只能拿到文本格式的内容,可通过代码节点将其转为数组格式。例如在长文总结场景下,使用 LinkReaderPlugin 插件提取 PDF 内容,其输出参数 pdf_content 为 String 类型,可通过代码节点转为数组类型。还可在大模型节点通过提示词和示例让大模型直接输出数组,或使用文本处理(文本分隔)。 2. 关于如何结束循环:循环节点模式不同,结束循环的方式不同。使用数组循环时,循环节点依次对数组中的元素执行处理后自动结束并跳出循环。指定循环次数时,循环节点执行指定次数后会自动终止循环。无限循环可通过终止循环节点停止循环,条件判断节点判断某个条件成立时,流转到终止循环节点,自动跳出循环。 3. 关于如何在循环体中插入节点:选中循环体时,才能向循环体中添加新节点,或拖入新节点至循环体画布。不支持将循环体外部的节点拖动至循环体内,循环体中的节点也不可移动到循环体之外。 在大模型节点配置方面: 输入与输出的变量名称可自定义,按习惯设定以便识别字段含义。 输入:直接引用开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}。 提示词区域:需要两个双花括号写明需要使用的输入项参数名,如{{input}}。 输出:有几项子内容需要生成,就设置几项。为让大模型理解最终输出的形式要求,在用户提示词最后添加输出格式段落,描述每个变量名称、输出内容、输出格式,且务必注意前后完全一致,否则会输出失败。
2025-03-21
为什么AI处理关于时间戳转化为日期时间格式的问题会出错
目前知识库中没有关于“为什么 AI 处理关于时间戳转化为日期时间格式的问题会出错”的相关内容。但一般来说,AI 在处理时间戳转化为日期时间格式出错可能有以下原因: 1. 数据格式不规范:输入的时间戳数据可能不符合常见的格式标准,导致 AI 模型无法正确识别和处理。 2. 模型训练不足:AI 模型可能在时间处理方面的训练数据不够丰富或全面,从而影响其对时间戳转化的准确性。 3. 算法选择不当:所采用的转化算法可能不适合特定的时间戳格式或应用场景。 4. 系统环境问题:例如运行 AI 处理的硬件或软件环境存在异常,影响了处理过程。 以上只是一些可能的原因,具体情况还需要根据实际的场景和数据进行详细分析。
2025-03-19
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
需要做一个自动化出视频的工作流
以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍: 优势: 全自动化处理,解放双手。 40 秒快速出片,效率提升。 成本低廉,每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进,例如可以加入配套 BGM,让视频更有感染力;增加更丰富的画面内容和转场效果;使用免费节点替代付费插件,进一步降低成本;优化模板样式,支持更多展示形式;增加自动化程度,支持批量处理。 工作流程: 1. 可以在扣子商店体验,建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后,加入到智能体中,可以选择工作流绑定卡片数据,智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道,重点如飞书多维表格,填写上架信息(为了快速审核,选择仅自己可用),确认发布等待审核,审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格,添加相关字段,配置选择“自动更新”,输入相关字段后,“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流,生成视频。 5. 表单分享,实现“填写表单,自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件,一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成,可能无法马上展现,需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助,请随时联系。
2025-04-14