Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

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

Others are asking
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
我现在想根据我的博士论文,想出一个国家社科基金的选题。但是我的博士论文感觉核心不是特别突出,我希望找到一个AI助手,让AI帮我读论文的PDF格式然后总结出一个最合适的选题,有没有推荐的AI工具?
以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议: 1. 先拆解您的博士论文工作流程,搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效,一切要从业务逻辑出发,AI 是锦上添花,不能本末倒置。 3. 搭建选题库,明确论文的定位(可用 AI 辅助分析),找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节,可用 AI 辅助拆解对标论文,提炼写作技巧,然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲,并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章,但核心内容要自己完成,不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面,用 AI 辅助批量生成标题,再自己修改优化,评估标题是否足够吸引眼球,让 AI 分析论文提供配图建议,去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结,做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助,把整套流程实践几次,形成肌肉记忆,不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程,同时警惕过度依赖,AI 只是辅助,核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等,但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。
2025-02-16
我的工作是财务会计,经常需要对账,输入是2个Excel表格,但格式内容都有不少差异,哪些大模型或者工具可以帮我快速完成这个工作?
以下是一些可能有助于您快速完成对账工作的大模型或工具: 1. Coze 记账管家:它能通过大语言模型将用户输入的非结构化数据转变为结构化数据存入数据库。工作流程包括定义提示词,让大模型拆解并识别记账事项、发生时间、变动金额等,然后将这些数据存入数据库。 2. GLM4AllTools:可用于统计平台月度账单,例如您可以从平台导出月度明细数据,上传账单给沙盒,让模型统计账单数据和用量,还能分析账单数据波动。 3. 生成式 AI:在金融服务领域,它能帮助改进内部流程,如预测编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,自动创建报告的文本、图表、图形等内容,为会计和税务团队提供税法和扣除项的可能答案,以及帮助采购和应付账款团队自动生成和调整合同、采购订单和发票等。
2025-02-15
有没有能帮助生成特殊格式文档的ai工具
以下是一些能帮助生成特殊格式文档的 AI 工具: 对于文章排版: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档风格和流畅性。 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。 Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 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。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 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。 对于论文写作: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,精简和优化论文内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 对于制作 PPT: Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。 美图 AI PPT:通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。 Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 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。
2025-02-13
音频文件转为MP3格式的AI有哪些?是否需要付费?
目前市面上将音频文件转为 MP3 格式的 AI 工具较多,常见的有格式工厂、迅捷音频转换器等。这些工具部分提供免费服务,但也有一些功能或高级版本需要付费。具体的付费情况会因工具的不同而有所差异。
2025-02-13
如何构建一个检查word文档格式的智能体
构建一个检查 word 文档格式的智能体可以参考以下步骤: 1. 考虑到对照精读环节适合批处理形式,使用“分段输入正文”将正文分割,用 LLM 节点批处理每一段的对照精读,最终“拼合精读结果”以输出完整文本。 2. 用户输入原文时,在 AI 对话窗口中通过开场白提示用户按格式输入文章,用“”符标记标题句。 3. 用 Python 脚本去掉标题句,并把剩下内容按照段落的换行逐段输出为 Array<String>格式。附上相关 Python 代码。 4. 试运行以验证节点是否按预期运作,分次输出每一段原文。 此外,在创建智能体的知识库方面: 1. 手动清洗数据可提高准确性,如创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以“”分割。 2. 对于本地 word 文件,注意不能一股脑将所有内容放入训练,应先放入大的章节名称内容,再按固定方式人工标注和处理章节内详细内容。 3. 完成后点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到,否则无法获取 API。
2025-02-10
能够模仿产品经理,把我的需求描述整理成格式化的PRD的工具有什么
以下是一些能够模仿产品经理,把您的需求描述整理成格式化 PRD 的工具: 1. 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 2. 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 3. 画原型:Uizard(https://uizard.io/autodesigner/) 4. 项目管理:Taskade(taskade.com) 5. 写邮件:Hypertype(https://www.hypertype.co/) 6. 会议信息:AskFred(http://fireflies.ai/apps) 7. 团队知识库:Sense(https://www.senseapp.ai/) 8. 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 9. 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 10. 数据决策:Ellie AI(https://www.ellie.ai/) 11. 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2025-02-09
短视频文案提取和改写
以下是关于短视频文案提取和改写的相关内容: 智能体功能实现: 卖点转化模块:作用是将卖点转化为用户视角的买点,目的是用户视角的内容更易打动用户,提升营销效果。实现方式包括用户选择改写时强调的情绪价值点,并将相应内容添加到大模型的用户提示词,以及从产品名称、产品描述和通用性/独特性/保障性卖点,利用大模型转化为对应的买点。 营销内容产出模块:作用是利用总结的买点,结合产品信息,产出小红书文案和短视频脚本。目的是使用户提炼卖点、转化卖点之后产出可直接使用的高质量营销内容。实现方式包括使用循环节点产出任意数量的文案内容,将大模型的随机性调到最高以确保多次产出内容的差异性,用数组分别保存小红书文案和短视频脚本,即使两种内容交叉生成,最终也能在文档中分开显示。 文档保存模块:作用是将产品名称,以及产出的所有内容,包括卖点、买点、小红书文案、短视频脚本保存到飞书文档。目的是供未来重复使用和决策支持,并方便对产出内容进行管理。实现方式包括使用 create_document 插件创建新的飞书文档,并填充内容,使用文本处理节点整合所有产出内容,并调整格式。 电商带货本地生活: 用 ChatGPT 生成短视频选题文案:表明身份、描述需求、提出回答要求,以美妆行业为例展开。 用 ChatGPT 生产短视频文案:将需求与框架结合,让 ChatGPT 生成短视频文案。 生成虚拟数字人短视频:打开相关网站,输入内容选项,选择头像、国家和声音,点击 Create Video 生成视频,结合产品讲解后即可发布进行视频带货。 《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 全流程制作解析: 文案创作:最初打算用旁白朗诵方式,对文案要求高。直接让 GPT 写文案结果平淡,需更具体提需求。利用 360 浏览器字幕提取功能捕捉《爱我中华》视频文案,让 kimi 和 GPT 分析学习,对比两者结果,发现 kimi 对中文理解和写作能力更突出。整合两段文案并调整,让文案更顺口,还可让 AI 输出简单的画面分镜。
2025-02-17
免费图生视频AI有哪些
以下是一些免费的图生视频 AI 工具: 1. Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,支持视频编辑。 2. SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装此最新插件,能在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Adobe Firefly:支持文生视频、图生视频、视频翻译,免费用户赠送生成 2 个视频。访问。 4. 混元:腾讯视频模型,目前只支持文生视频,图生视频即将上线。 更多的文生视频的网站可以查看这里: 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
Ai生图和生视频和电脑算力的关系
AI 生图和生视频与电脑算力密切相关。 在生成图像和视频的过程中,需要强大的算力来处理复杂的计算任务。例如,像 PIKA1.0 这样的模型,在文生图和文生视频方面表现出色,其高质量和稳定性的输出依赖于足够的算力支持。 拥有大规模 GPU 集群、超算集群、云渲染平台等强大算力资源的企业或个人,能够更高效地完成生图和生视频的任务。 同时,未来算力的重点将从训练模型转向增强推理能力,这也将对 AI 生图和生视频的发展产生重要影响。 此外,一些新的模型和技术不断涌现,如 o1 推理模型,其在给出最终结果前会反复推演和验证,以提供更准确的结果。而像 OpenAI 发布会公布的 Sora v2 功能,能够生成 1 分钟长度的视频,并支持多种形式的转换,提升了多媒体创作的灵活性。 总之,电脑算力是实现高质量 AI 生图和生视频的重要支撑和保障。
2025-02-17
如何制作动漫角色工作的AI视频
以下是制作动漫角色工作的 AI 视频的相关方法和建议: 一、准备工作 1. 想出点子 最佳免费选项: 付费选项:4.0,但由于与互联网连接,必应可能更好 2. 选择工具 用于在视频中为人脸制作动画的。 用于从文本创建视频的 最佳语音克隆: 二、制作流程 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 三、解决技术问题的策略 1. 面对一致性的挑战时,尽可能保持叙事性内容中角色的关键特征和外轮廓的一致。 2. 保持角色的位置一致性。 3. 减少故事中需要观众记住的角色数量。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。同时,深度伪造是一个巨大的问题,这些系统需要合乎道德地使用。
2025-02-17
音频驱动视频人物口型
以下是关于音频驱动视频人物口型的相关信息: PixVerse V3 : 本次更新内容丰富,包括已有能力升级,提供更精准的提示词理解能力和更惊艳的视频动态效果。 支持多种视频比例,如 16:9、9:16、3:4、4:3、1:1。 Style风格化功能重新回归升级,支持动漫、现实、粘土和 3D 四种风格选择,同时支持文生视频和图生视频的风格化。 全新上线了 Lipsync 功能,在生成的视频基础上,允许用户输入文案或上传音频文件,PixVerse 会自动根据文案或音频文件内容,对视频中的人物口型进行适配。 还有 Effect 功能,提供 8 个创意效果,包括变身僵尸、巫师帽、怪兽入侵等万圣节主题模板,一键实现创意构思。并且 Extend 功能支持将生成的视频再延长 5 8 秒,且支持控制延长部分的内容。 字节跳动开源的 LatentSync : 是精准唇形同步工具,能够自动根据音频调整角色嘴型,实现精准口型同步,无需复杂中间步骤。 提出“时间对齐”技术,解决画面跳动或不一致问题,效果显著。 具有开箱即用的特点,预训练模型加持,操作简单,支持高度定制化训练。 GitHub 链接:https://github.com/bytedance/LatentSync 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2412.09262
2025-02-16
如何用ai生成海报和视频
以下是使用 AI 生成海报和视频的方法: 1. 利用飞书多维表格字段插件生成海报: 第一步,用 AI 插件理解图片。上传参考的海报图片,在飞书多维表格中选择字段捷径,于 AI 中心找到智谱 AI 的内容生成插件。配置提示文本,如“详细描述下海报中的内容”,选择上传图片的所在列和模型 glm4v。很快 AI 就能将海报内容整理并填充到对应列中。 第二步,生成视频的指令。用飞书自带的插件总结宣语,生成视频的 prompt 指令。先将海报内容总结为活动宣传语,自定义总结要求为:根据活动海报的描述文案,总结为一句话的活动宣传语,删除日期时间,把活动的品牌统一更换为“智谱 AI”,采用小红书风格,有鲜明记忆点且不超过 50 字。然后使用飞书自带的自定义 AI 插件,输入指令生成视频所需的 prompt 指令,文案引用刚才的总结宣传语,要求画面描述开头包含“卡通风格,镜头从远推进:”,用英文生成,适合模型指令格式且不超过 100 个字。 2. 在 Adobe 产品中生成带有文本提示和图像的视频:在 Advanced 部分,可使用 Seed 选项添加种子编号来控制 AI 创建内容的随机性。若使用相同的种子、提示和控制设置,能重新生成类似的视频剪辑。选择 Generate 进行生成。 3. 关于一些基础通识: 多模态大模型基于大圆模型,能识别页面组件结构和位置绝对值信息,由解码器、backbone、Generator 等部件组成,左侧多模态理解,右侧生成输出。 stable diffusion 模型是生成模型,通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原,可应用于带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等场景。 吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力,吐司是类似的在线生成平台,二者都可通过输入提示词生成图片。 AI 视频生成原理主要基于 Sara 的整体架构,采用 diffusion Transformer 架构,以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧。Meta 的视频生成模型能生成视频和声音,可替换视频中的物体和人脸,其把 diffusion 架构换成纯 transformer 架构,基于 LLAMA3 训练。
2025-02-16