stable difussion 可以生成视频吗

Stable Diffusion 相关信息： Stable Diffusion 3.5 已发布，我们对安全高度重视并采取措施防止不良行为者滥用。10 月 29 日将公开发布 Stable Diffusion 3.5 Medium，ControlNets 也将推出，为各种专业用例提供先进的控制功能。 ControlNet 允许通过线稿、动作识别、深度信息等对生成的图像进行控制。使用前需确保 ControlNet 设置下的路径与本地 Stable Diffusion 的路径同步。基本流程包括点击 Enable 启用该项 ControlNet，选择合适的 Preprocessor、调整 Weight 和 Guidance strength 等，还有一些特殊设置如 Invert Input Color、RGB to BGR、Low VRAM、Guess Mode 等。 用 Stable Diffusion 装饰二维码的方法：首先使用 img2img 生成类似于 QR 码的图像，在采样步骤中打开 ControlNet 以将 QR 码压印到图像上，在采样步骤接近尾声时关闭 ControlNet 以提高图像的一致性。具体步骤包括选择检查点模型、输入提示和否定提示、上传二维码到 img2img 画布、设置图像到图像的相关参数、将二维码上传到 ControlNet 的图像画布并设置 ControlNet 的相关参数，最后按生成并用手机查看二维码。

在AI图像生成中，"diffusion"（扩散）通常指的是一类生成模型，称为扩散模型（Diffusion Models）。这类模型通过逐步引入噪声到数据中，并训练网络学习逆向过程来生成数据。扩散模型在图像生成领域中应用广泛，特别是在文本到图像的生成任务中表现出色。 扩散模型的工作原理可以概括为以下几个步骤： 1. 正向扩散过程：向图像逐渐添加高斯噪声，直到图像完全无法识别，这个过程可以被形式化为顺序扩散马尔可夫链。 2. 潜空间表示：将图像压缩到低维的潜在空间（Latent Space）中，以减少计算量和提高生成速度。 3. 学习逆向过程：训练一个神经网络来预测每一步中噪声的分布，并逐步去除噪声，从而恢复出清晰的图像。 4. 文本到图像的生成：结合文本编码器和图像解码器，根据文本描述生成相应的图像。 扩散模型的关键优势在于其生成高质量的图像的能力，以及相比其他生成模型（如GANs）在计算效率和稳定性上的优势。Stable Diffusion等模型就是基于扩散模型的文本到图像生成工具，它们能够根据文本提示生成逼真的图像。 扩散模型的逆向过程，即从噪声中恢复图像的过程，可以类比为雕刻，AI逐步去除不必要的部分，最终得到清晰的图像。这个过程可以逐步进行，也可以一次性完成，取决于模型的具体实现和采样算法。 总的来说，扩散模型为AI图像生成提供了一种强大的技术手段，能够在多种场景下生成高质量的图像。

以下是关于 Stable Diffusion 学习的相关内容： 一、为什么要学 Stable Diffusion 以及它的强大之处 简单来说，Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件。通过输入文字就能生成对应的图片，无需像以前那样画图或拍照。学习它非常简单，目的是花更少时间快速入门。如果时间充裕，了解其原理也可以。 二、学习 SD 的 Web UI 步骤 1. 安装必要的软件环境 安装 Git 用于克隆源代码。 安装 Python 3.10.6 版本，确保勾选“Add Python 3.10 to PATH”选项。 安装 Miniconda 或 Anaconda 创建 Python 虚拟环境。 2. 克隆 Stable Diffusion Web UI 源代码 打开命令行工具，输入命令 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stablediffusionwebui.git，将源代码克隆到本地目录。 3. 运行安装脚本 进入 stablediffusionwebui 目录。 运行 webuiuser.bat 或 webui.sh 脚本，它会自动安装依赖项并配置环境。等待安装完成，命令行会显示 Web UI 的访问地址。 4. 访问 Web UI 界面 复制命令行显示的本地 Web 地址，在浏览器中打开，即可进入 Stable Diffusion Web UI 的图形化界面。 5. 学习 Web UI 的基本操作 了解 Web UI 的各种设置选项，如模型、采样器、采样步数等。 尝试生成图像，观察不同参数对结果的影响。 学习使用提示词（prompt）来控制生成效果。 6. 探索 Web UI 的扩展功能 了解 Web UI 支持的各种插件和扩展，如 Lora、Hypernetwork 等。 学习如何导入自定义模型、VAE、embedding 等文件。 掌握图像管理、任务管理等技巧，提高工作效率。 三、Stable Diffusion 的原理及相关组件 1. 在传统扩散模型中存在计算效率挑战，Stable Diffusion 是为解决此问题提出的新方法，最初称为潜在扩散模型。 2. Stable Diffusion 是扩散模型的变体，核心组件包括： CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 VAE EncoderDecoder。 UNET：进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测。 此外，还涉及 ComfyUI 存放路径、不同的模型（如 SD1.5、SDXL）、训练方法（如 DreamBooth）、模型格式（如.pt 和.safetensor）、微调模型、融合模型等内容。

稳定扩散（Stable Diffusion）是一种扩散模型的变体，最初称为潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）。 在传统扩散模型中，反向扩散过程通过 UNet 结构将全尺寸图像逐步传递以获得去噪结果，但存在计算效率挑战。为解决此问题，研究人员提出了稳定扩散。 其核心组件包括： 1. CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding。 2. VAE EncoderDecoder。 3. UNET：进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测。 稳定扩散的运作方式是消除图像中的噪点。比如在太暗情况下拍照产生的颗粒状即噪点，它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多，它了解世界和书面语言来指导噪点消除过程。 稳定扩散是逐步去除噪点的，有“推理步骤”滑块。 ComfyUI 使用预训练的扩散模型（如 Stable Diffusion 模型）作为核心，包括 SD1.5、SD2.0、SDXL、SD3、FLUX 等模型。当用户输入文本提示时，ComfyUI 首先使用 CLIP 文本编码器将文本转换为向量表示以捕捉语义信息。 在 ComfyUI 的节点化界面中，每一步操作可通过不同模块实现，用户可控制潜在空间中的操作（如调度器和噪声选择）、UNet 中的推理步骤（通过去噪模块实现）以及条件输入（通过文本提示或图像引导）。 稳定扩散的相关模型有 SD1.5、SDXL 等，训练方法有 DreamBooth 等。模型格式有.pt 和.safetensor，还有融合模型等形式。训练要求方面，SD1.5 需 12G VARM，SDXL 需 16G VARM。

以下是为您整理的关于 Stable Diffusion 的教学资源： 基本介绍：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CeOvwZPwCijV79kt9jccfkRan5e 运作原理：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TNIRw7qsViYNVgkPaazcuaVfndc 入门视频教程： https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5jEwgZIRiQ10xkqGOQcKtSBnSe https://zhuanlan.zhihu.com/p/622238031 模型网站： C 站SD 模型网站：https://civitai.com/ Liblibai模型+在线 SD：https://www.liblib.ai/ huggingface：https://huggingface.co/models?pipeline_tag=texttoimage&sort=trending 吐司站：https://tusiart.com/ 推荐模型：人像摄影模型介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1DP41167bZ 更多入门教程：

以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org

以下是关于在 Mac mini 本地部署 Stable Diffusion 的相关信息： 目前市面上主流的 AI 绘图软件有 Stable Diffusion 和 Midjourney。Stable Diffusion 开源免费、可本地化部署、创作自由度高，但对电脑配置尤其是显卡有要求。其工作原理涉及到一系列核心组件，如将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding 的 CLIP、VAE EncoderDecoder、进行迭代降噪和在文本引导下进行多轮预测的 UNET 等。 在环境部署方面，对于觉得麻烦的同学，可以使用整合包，解压即用。比如独立研究员的空间下经常更新整合包，秋叶的启动器也非常好用，将启动器复制到下载仓库的目录下即可，更新管理更方便。打开启动器后，可一键启动。显存优化需根据显卡实际显存选择，不要超过当前显卡显存，xFormers 能极大改善内存消耗和速度，建议开启。准备工作完毕后，点击一键启动，等待浏览器自动跳出或控制台弹出本地 URL 说明启动成功。若报错提示缺少 Pytorch，需在启动器中点击配置。Stable Diffusion webui 更新频繁，可根据需求在“版本管理”目录下更新，同时注意插件的更新。Stable Diffusion 可配置大量插件扩展，在 webui 的“扩展”选项卡下，点击“加载自”后，目录会刷新，选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装，安装完毕后需重新启动用户界面。 关于具体的安装方法可以去看看 B 站的【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频。

以下为您推荐一些视频清晰度修复的 AI 网站： 1. https://www.topazlabs.com/topazvideoai ：Topaz Video AI 是一款用于消除视频抖动和运动模糊的插件，可提升画质、帧率等。解压对应文件后，右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件，导入处理好的视频进行操作。预设部分有放大视频、提升画质等功能，稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧，强度在 60 左右为宜。 2. Kraken.io ：主要用于图像压缩，但也提供免费的图像放大功能，能保证图像细节清晰度。 3. Deep Art Effects ：强大的艺术效果编辑器，通过 AI 技术能将图像放大并赋予艺术效果，支持多种滤镜和风格。 4. https://replicate.com/nightmareai/realesrgan ：基于 RealESRGAN 的图像超分辨率增强模型，可选人脸修复和调节放大倍数，但使用几次后收费。 此外，还可以通过以下方式进行视频清晰度修复： 使用 Photoshop Generative AI 功能，主要工具包括 Remove tool、Clone brush、Generative fill 以及 Neural filters。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1692751080973828468?s=46&t=F6BXooLyAyfvHbvr7Vw2g SD 图生图，重绘幅度小一点。 另外，新的视频修复与超分辨率工具具有画面缺失修补、模糊去除、清晰度提升（最高 4 倍超分辨率）等功能，同时支持去模糊、修复、超分任务，操作简便，仅需一张 13G 显存 GPU。项目地址：https://visionxl.github.io

以下是关于视频清晰度修复的相关信息： Tusiart 简易上手教程中提到： 高清修复：在本来设置的图像分辨率基础上，让图像分辨率变得更加精细，相当于两次绘图流程，第一次绘图出内容，第二次绘图添加画面精细。 高清修复采样次数：和前面采样次数一样理解。 重绘幅度：相当于图生图的重绘，在原有的内容上，如果重绘幅度不是 0，会在变得高清的同时有一部分内容变动，用户看不到中间过程。 ADetailer 是面部修复插件，属于高阶技能。 XiaoHu.AI 日报 12 月 8 日中提到新的视频修复与超分辨率工具： 功能亮点包括画面缺失修补、模糊去除、清晰度提升（最高 4 倍超分辨率）。 同时支持去模糊、修复、超分任务，操作简便，仅需一张 13G 显存 GPU。 项目地址：

以下是一些可以去除视频水印的 AI 工具： 1. AVAide Watermark Remover：这是一个在线工具，使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式，如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单，只需上传图片，选择水印区域，然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能，如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake：这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片，AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后，用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户，尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器：这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能，可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印，不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像，操作简单方便。 4. 剪映：使用剪映工具，创建一个黑屏贴纸，把水印遮住。缺点是会损失一部分视频画面。导出后视频时再把黑边部分裁掉即可，一般 19801080 的画面，遮完水印之后差不多是 1980920。 5. 在线体验工具： ，测试表现出色，多厚的水印都能轻松去除，去水印效果极为干净。 这些工具各有特点，可以根据您的具体需求选择最适合您的去水印工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

如果您想用 AI 把小说做成视频，以下是一般的制作流程： 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。 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。 以下是一些相关的 AI 视频软件教程和工具： 视频模型：Sora（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/S5zGwt5JHiezbgk5YGic0408nBc） 工具教程：Hedra（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PvBwwvN36iFob7kqZktcCzZFnxd） 应用教程：视频转绘（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZjKpwSd5hiy6ZhkiBVHcOBb6n9r） 应用教程：视频拆解（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WeKMwHRTmiVpYjkVdYpcFjqun6b） 应用教程：图片精修（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CfJLwknV1i8nyRkPaArcslWrnle） 几个视频 AIGC 工具： Opusclip：利用长视频剪成短视频 Raskai：短视频素材直接翻译至多语种 invideoAI：输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频 descript：屏幕/播客录制>PPT 方式做视频 veed.io：自动翻译自动字幕 clipchamp：微软的 AI 版剪映 typeframes：类似 invideoAI，内容呈现文本主体比重更多 以下是 3 月 29 日的 Xiaohu.AI 日报中的相关内容： VideoSwap：替换视频中的人物、物体，在不改变背景的情况下更换视频主体。提供交互式操作，实现个性化编辑。（https://videoswap.github.io） http://X.AI 发布 Grok1.5：128k 上下文长度，性能翻倍。在 MATH、HumanEval、GSM8K、MMLU 测试中表现出色。（http://x.ai/blog/grok1.5） Looi：让你的手机变成桌面机器人，集成 ChatGPT，实现富有表情的对话互动。支持情感识别、自适应互动等 AI 功能。正在众筹，129 美金！（http://looirobot.com） LTX Studio 发布一键生成电影工具：由阿里福尔曼使用@LTXStudio 制作宣传片。展示将梦境变成现实影像的 AI 技术。 AI21 发布 Jamba：世界首个 Mamba 的生产级模型，创新的 SSMTransformer 架构，支持 256K 上下文长度。结合 Joint Attention 和 Mamba 技术，提升长上下文吞吐量。（https://ai21.com/jamba）

以下为一些可以获取 AI 配音视频的网站及相关信息： Runway：网址为 https://runwayml.com ，有网页和 app ，使用方便。工具教程： 即梦：网址为 https://dreamina.jianying.com/ ，是剪映旗下产品，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，有最新 S 模型和 P 模型。工具教程： Minimax 海螺 AI：网址为 https://hailuoai.video/ ，非常听话，语义理解能力非常强。视频模型： Kling：网址为 kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。视频模型： Vidu：网址为 https://www.vidu.studio/ haiper：网址为 https://app.haiper.ai/ Pika：网址为 https://pika.art/ ，可控性强，可以对嘴型，可配音。工具教程： 智谱清影：网址为 https://chatglm.cn/video ，开源了，可以自己部署 cogvideo 。工具教程： PixVerse：网址为 https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。工具教程： 通义万相：网址为 https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ ，大幅度运动很强。 luma：网址为 https://lumalabs.ai/ 。视频模型： 此外，在制作 AI 视频短片《梦镜》时，经过讨论决定采用真人配音而非 AI 配音。在制作过程中，先通过图片配合配音确定每个镜头所需时长，完成初步成片后再让配音老师根据剧情和人物情绪重新配音，并加入气氛音。 另外，桂大羊的 AI 视频短片制作教程中，选择了多种工具，包括大语言模型 chatgpt、kimi 进行剧本分镜设定，文生图 midjourney 生成视觉画面，图生视频选择即梦 dreamina 制作动态画面，suno 音乐编曲，ondoku 主角台词配音，视频剪辑使用剪映。

以下是关于 AI 批量出视频的相关内容： 使用飞书多维表格字段插件批量生成宣传视频： 1. 用指令和 AI 生成视频插件。 2. 最后创建一列字段，从字段捷径 AI 中心中选择智谱 AI 生成视频。 3. 插件配置简单，直接选择视频指令作为文本描述即可批量生成。 4. 视频生成需要时间，稍作等待。 5. 可直接点击播放查看效果，如有不满意可点击重试或手动调整指令。 使用 Autojourney 插件批量出图： 1. Autojourney 是电脑浏览器的一个插件，功能强大，可在浏览器拓展程序中下载安装。 2. 点击浏览器右上角的插件，选择 Autojourney 插件并激活。 3. 将 MJ 出图提示词复制到 Autojourney 插件中，提示词会排队进入 MJ 发送程序，自动批量出图。 将小说做成视频的制作流程： 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。 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。

以下是为您提供的免费生成 PPT 的 AI 相关信息： 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 为您推荐以下工具： 1. 歌者 PPT（gezhe.com）：是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有话题生成、资料转换、多语言支持、海量模板和案例、在线编辑和分享、增值服务等功能。其产品优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。推荐理由为完全免费、智能化程度高、模板和案例库丰富、支持多语言、学习成本低。 2. Gamma：在各种交流群中被频繁推荐，免费版本也能生成高质量的 PPT，不断优化改进，个人使用体验良好，生成效果在内容组织、设计美观度和整体专业感方面表现卓越。 此外，推荐 2 篇市场分析的文章供您参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于生成 PPT 内容的 prompt 相关信息： 角色方面包括专业推特新闻小编、好评生成器、PPT 生成器、周报生成器、文章打分器、英文日文翻译员、分享卡片生成器、邮件优化大师、专业书评人等。 周三【workshop】一起写 Prompts 成果展示小组 1 中，作者夙愿提到： 该 prompt 主要解决输入一个主题帮老师生成 PPT（场景不定）的问题。 使用该 prompt 的是教师（生成）和学生（阅读）。 目前的最好解决方案包括：提炼教学内容的核心概念确定主题；确定主题后增加提纲；对提纲进行关键词描述；根据关键词书写提纲下的摘要；生成的课件提纲、内容让用户确认是否需要修改。 成熟的案例参考： step 1（根据 PPT 大纲助手 GPTs 生成 PPT 大纲）：https://chat.openai.com/g/gOKorMBxxUpptdagangzhushou step 2（根据输入文本生成 PPT 内容 GPTs 生成 PPT 内容）：https://chat.openai.com/g/gYJs9jxVBHshuruwenbenshengchengpptneirong step 3（将生成的内容复制到 Marp Web 渲染简洁的 PPT）：https://web.marp.app/

以下是一些可以生成分镜和故事板的 AI 工具及相关信息： 1. SAGA：是第一款也是最好的剧本创作和故事板应用程序，由针对电影输出而精心调整的最新和最强大的生成式人工智能模型提供支持，包括 GPT4、Claude 3.5 和 Luma Dream Machine。具有精心开发的故事、引人入胜的角色和精心策划的摄影的人工智能短片甚至音乐视频在比赛中表现更好。SAGA 为您提供最佳创意，让您在一个地方完成所有操作，无需购买一系列人工智能工具以及像 Final Draft 或 Storyboarder 这样的应用程序来将其整合在一起。提供 1 个月的 Saga 高级订阅。 2. OpenAI：在春季发布会上，GPT4o 进行了一系列测试，包括一次性出 10 个分镜等。 3. 其他相关工具： Playhouse：使用人工智能为 2D 或 3D 角色制作动画。输入文字，或打开相机并表演。无需再为 3D 角色进行绑定。生成 3D 资产，只需输入文字或上传图像。我们将其转换为 3D。控制 3D 场景中的每个元素。前 5000 名注册用户可享受 1 个月的 Playhouse 独立计划。 Playbook：是一个基于扩散的 3D 场景引擎，利用 ComfyUI 进行图像和视频生成。基于网络的工具+Blender 插件，提供 300 渲染积分。 Tripo：Tripo AI 是由 VAST 推出的生成式 3D 模型，可以在 8 秒内生成带纹理的 3D 网格模型，在 2 分钟内生成详细模型。此外，Tripo 还开发了自动绑定、动画和风格化功能，以使生成的模型更易于在流程中使用。Tripo API 与 ComfyUI 集成良好，可实现迭代和可控流程。Tripo AI 还拥有一个热门的 3D 创作者/开发者社区。Tripo 的最终目标是在即将到来的 3D 时代让每个人都成为超级创作者。提供 1 个月的 Tripo 专业订阅。 在现阶段的应用场景方面： 1. 专业创作者（艺术家、影视人等）：AI 生成能够为作品赋予独特风格和想象力，为创作者提供灵感，配合高超的剪辑技巧和叙事能力，便可以制作出超乎想象的效果。低成本动捕更是能够大幅降低后期制作的门槛和成本，自动识别背景生成绿幕、视频主体跟随运动等能够辅助视频编辑，为后期制作增加更多空间。目前该应用主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。一些 AI 视频平台也积极寻求创意合作，为创作者提供免费支持。 2. 自媒体、非专业创作者：这部分人群通常有着非常具体且明确的视频剪辑痛点。比如科技、财经、资讯类重脚本内容的视频在制作时需花费大量时间寻找视频素材、还需注意视频版权问题。一些产品（Invideo AI、Pictory）已经在发力脚本生成分镜、视频，帮助创作者降低视频素材制作门槛。Gamma AI 已经实现了文章高效转 PPT 的能力，若能结合 Synthesia、HeyGen AI、DID 等产品的 Avatar、语音生成能力也可快速转化为视频内容。不同平台适合不同内容形式，创作者想要将同一个素材在不同平台分发就意味着制作成本的升高。而 OpusClip 提供的长视频转短视频致力于解决这一痛点。 3. 企业客户：对于没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构来说，AI 视频生成可以为其大幅缩减成本。

图像生成是 AIGC 的一个重要领域，它离不开深度学习算法，如生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）以及 Stable Diffusion 等，以创建与现实世界图像视觉相似的新图像。图像生成可用于数据增强以提高机器学习模型的性能，也可用于创造艺术、生成产品图像，如艺术作品、虚拟现实场景或图像修复等。 一些具有代表性的海外图像生成项目包括： Stable Diffusion：文本生成图像模型，主要由 VAE、UNet 网络和 CLIP 文本编码器组成。首先使用 CLIP 模型将文本转换为表征形式，然后引导扩散模型 UNet 在低维表征上进行扩散，之后将扩散之后的低维表征送入 VAE 中的解码器，从而实现图像生成。 DALLE 3（Open AI）：OpenAI 基于 ChatGPT 构建的一种新型神经网络，可以从文字说明直接生成图像。 StyleGAN 2（NVIDIA）：一种生成对抗网络，可以生成非常逼真的人脸图像。 DCGAN（Deep Convolutional GAN）：一种使用卷积神经网络的生成对抗网络，可生成各种类型的图像。 在实际应用中，如生成 Jellycat 风的毛茸茸玩偶，操作步骤如下： 1. 打开即梦 AI，选择图片生成。（https://jimeng.jianying.com/） 2. 输入提示词，格式为“Jellycat 风+毛茸茸的 XXX”，发挥创意。 3. 选择最新的模型，将精细度拉到最大值，点击生成。 此外，还有景淮镜子画布小游戏中的图片生成需求，例如生成可爱画风、左右对称结构、线条简单且只有唯一主人公的机器人图片。还可以通过输入不同的提示词进行测试，如“一只小猫”。在图片处理方面，也有基于中轴线裁剪、增加空白图片、添加辅助线等不同的需求和处理方式。

以下是关于生成图片的相关信息： Sora 可以生成不同大小的图像，分辨率最高可达 2048x2048。例如：“Closeup portrait shot of a woman in autumn, extreme detail, shallow depth of field”“Vibrant coral reef teeming with colorful fish and sea creatures”。 LayerStyle 副本中的 LayerUtility 的 TextImage 可以从文字生成图片以及遮罩。支持字间距、行间距调整，横排竖排调整，可设置文字的随机变化，包括大小和位置的随机变化。节点选项包括 size_as、font_file、spacing、leading、horizontal_border、vertical_border、scale、variation_range、variation_seed、layout、width、height、text_color、background_color 等。 Liblibai 有以下生图入口： 网页顶部的右方有生图按钮，点击进入生图界面。 点进模型广场上任意一个模型（checkpoint 或 lora），有立即生图按钮。 点进任意一个模型下面的返图区，点开一张喜欢的图片，右侧有在线生成的按钮。点开之后可以选择自动复制所有设置，尝试复现图片，但不一定能完全复现，不过大概率能出同水平同要素的图。

以下是关于生成图片的相关内容： PS Beta 版本 Firefly Image 3 模型： 生成图像：局部生成图像自然，英文关键词生成结果比中文好。 参考图像：产品外形还原不像，颜色还原较好。 调整画笔：功能多且实用。 生成类似的内容：右侧可选择生成类似内容，效果还行。 生成背景：有添加背景的 3 种方式，包括生成背景、导入背景和油漆桶，效果各有特点，自动抠图功能存在一定局限。 增强细节：生成蝴蝶后点击左上角增强细节图标，效果有但不明显。 SD 入门： 基础操作讲解中的生成图片：单张或几张调试参数时建议设置特定预览图以观察生成过程，批量生成时可选速度最快的预览图。右键可进入无限跑图模式，有插件可解决无限跑图参数无法修改的痛点。 第三代采样器：2023 年新算法，统一预测校正器兼容性好收敛快，10 步左右可生成可用画面，建议只用 restart。无用采样器可设置隐藏。