Stability AI 生成模型实操3 条命令从图片到 4D 视频【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-modelsgenerative-models 是 Stability AI 的开源生成模型项目核心是一套 YAML 配置驱动的扩散模型代码覆盖 SDXL-Turbo 文生图、SVD 图生视频、SV3D 单图多视角环绕视频、SV4D 与 SV4D 2.0 短视频到 4D 新视角生成。本文面向有 CUDA GPU、想直接跑推理或想微调自己模型的同学。上图为 SV4D 2.0 以 camel.gif 为输入输出的新视角视频。先排掉两个最常见的跑挂原因Python 版本和权重位置项目在 Python 3.10 下才保证稳定其他版本容易撞依赖冲突建虚拟环境时直接锁版本git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models cd generative-models python3.10 -m venv .gm source .gm/bin/activate接着装 PyTorch 的 cu118 轮子再各一行执行pip install -r requirements/pt2.txt和pip install .。模型权重一律放checkpoints/目录例如 SV4D 2.0 一行下载huggingface-cli download stabilityai/sv4d2.0 sv4d2.safetensors --local-dir checkpoints。文件名放错或漏下是跑不起来里最高频的一种。最短推理命令环境就绪后4D 生成就一条命令python scripts/sampling/simple_video_sample_4d2.py \ --input_path assets/sv4d_videos/camel.gif --output_folder outputs--input_path接受 gif/mp4 文件、一帧帧图片的文件夹或文件名模式输出在outputs/sv4d2/下写一个 mp4 加一张输入 jpg。能正常生成 21 帧 mp4说明链路通了。显存不够时降哪三个参数吃显存的大头是 VAE 批量编解码。SV4D 系列脚本提供--encoding_t和--decoding_t分别控制一次编码、解码多少帧python scripts/sampling/simple_video_sample_4d2.py \ --input_path your.mp4 --encoding_t1 --decoding_t1 --img_size512先上--encoding_t1 --decoding_t1显存直接砍半还不够再叠加--img_size512——注意 512 是妥协项SV4D 2.0 按 576 分辨率训练质量会打个折这是 README 明确给出的低显存路径。SVD 系列对应参数是--decoding_t脚本默认 14同样可以调小脚本都在 sampling 目录。验证标准进程跑完不报 OOM或nvidia-smi观察峰值显存落在显卡容量内。输入背景复杂先清背景再喂SV4D 和 SV4D 2.0 都假设输入是白底单物体。背景干净的素材加--remove_bgTrue即可脚本会用 rembg 自动去背景并裁剪。真实拍摄、背景杂乱的素材rembg 单靠内置模型处理效果有限官方建议先用 Clipdrop 或 SAM2 这类工具把前景物体切出来、导出白底帧序列再交给脚本。验证方式很直接看预处理后的帧是不是白底上只有一个物体原背景还露着生成的新视角就会畸变和闪烁。采样慢时用步数换质量SV4D 2.0 的--num_steps默认 50调低可以明显缩短采样时间官方说明里明确允许这么做SV4D 1.0 默认 20觉得糊了再往 50 加。文生图任务走 SDXL-Turbo它本身就是为快速出图设计的一条命令起 Streamlit 页面streamlit run scripts/demo/turbo.py权重文件放到checkpoints/sd_xl_turbo_1.0.safetensors就能用。上图为 SDXL-Turbo 文生图的多图拼接结果。想自定义相机轨迹怎么传参数只有 SV3D_p 版本接受相机参数。--elevations_deg传单值就是固定高度环绕要逐帧指定轨迹就传 21 个值SV3D 生成 21 帧范围 -90 到 90 度--azimuths_deg同样 21 个值0 到 360 度python scripts/sampling/simple_video_sample.py \ --input_path your_image.png --version sv3d_p --elevations_deg 10.0上例是固定仰角环绕动态轨迹把两个参数都换成 21 元素列表即可各视角对应的 YAML 在 sampling configs 目录。上图为 SV3D 由单张图生成的环绕视频。想训练自己的模型改哪里所有组件靠instantiate_from_config()从 YAML 装配训练配置模板 里 MNIST 条件生成一条命令就能起python main.py --base configs/example_training/toy/mnist_cond.yaml--base可接多个配置后者覆盖前者模型、训练、数据可以拆成三份文件各自管理。改造时抓两处条件输入统一走GeneralConditioner每个 embedder 声明input_key和ucg_rate采样器与 guider 是分离的换采样策略不用动模型定义。下一步挑上面一个任务在你机器上完整跑一遍报错时先对一下checkpoints/里的文件名和配置里引用的路径是否一致。【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 Stability AI 生成模型实操：3 条命令从图片到 4D 视频
Stability AI 生成模型实操3 条命令从图片到 4D 视频【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-modelsgenerative-models 是 Stability AI 的开源生成模型项目核心是一套 YAML 配置驱动的扩散模型代码覆盖 SDXL-Turbo 文生图、SVD 图生视频、SV3D 单图多视角环绕视频、SV4D 与 SV4D 2.0 短视频到 4D 新视角生成。本文面向有 CUDA GPU、想直接跑推理或想微调自己模型的同学。上图为 SV4D 2.0 以 camel.gif 为输入输出的新视角视频。先排掉两个最常见的跑挂原因Python 版本和权重位置项目在 Python 3.10 下才保证稳定其他版本容易撞依赖冲突建虚拟环境时直接锁版本git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models cd generative-models python3.10 -m venv .gm source .gm/bin/activate接着装 PyTorch 的 cu118 轮子再各一行执行pip install -r requirements/pt2.txt和pip install .。模型权重一律放checkpoints/目录例如 SV4D 2.0 一行下载huggingface-cli download stabilityai/sv4d2.0 sv4d2.safetensors --local-dir checkpoints。文件名放错或漏下是跑不起来里最高频的一种。最短推理命令环境就绪后4D 生成就一条命令python scripts/sampling/simple_video_sample_4d2.py \ --input_path assets/sv4d_videos/camel.gif --output_folder outputs--input_path接受 gif/mp4 文件、一帧帧图片的文件夹或文件名模式输出在outputs/sv4d2/下写一个 mp4 加一张输入 jpg。能正常生成 21 帧 mp4说明链路通了。显存不够时降哪三个参数吃显存的大头是 VAE 批量编解码。SV4D 系列脚本提供--encoding_t和--decoding_t分别控制一次编码、解码多少帧python scripts/sampling/simple_video_sample_4d2.py \ --input_path your.mp4 --encoding_t1 --decoding_t1 --img_size512先上--encoding_t1 --decoding_t1显存直接砍半还不够再叠加--img_size512——注意 512 是妥协项SV4D 2.0 按 576 分辨率训练质量会打个折这是 README 明确给出的低显存路径。SVD 系列对应参数是--decoding_t脚本默认 14同样可以调小脚本都在 sampling 目录。验证标准进程跑完不报 OOM或nvidia-smi观察峰值显存落在显卡容量内。输入背景复杂先清背景再喂SV4D 和 SV4D 2.0 都假设输入是白底单物体。背景干净的素材加--remove_bgTrue即可脚本会用 rembg 自动去背景并裁剪。真实拍摄、背景杂乱的素材rembg 单靠内置模型处理效果有限官方建议先用 Clipdrop 或 SAM2 这类工具把前景物体切出来、导出白底帧序列再交给脚本。验证方式很直接看预处理后的帧是不是白底上只有一个物体原背景还露着生成的新视角就会畸变和闪烁。采样慢时用步数换质量SV4D 2.0 的--num_steps默认 50调低可以明显缩短采样时间官方说明里明确允许这么做SV4D 1.0 默认 20觉得糊了再往 50 加。文生图任务走 SDXL-Turbo它本身就是为快速出图设计的一条命令起 Streamlit 页面streamlit run scripts/demo/turbo.py权重文件放到checkpoints/sd_xl_turbo_1.0.safetensors就能用。上图为 SDXL-Turbo 文生图的多图拼接结果。想自定义相机轨迹怎么传参数只有 SV3D_p 版本接受相机参数。--elevations_deg传单值就是固定高度环绕要逐帧指定轨迹就传 21 个值SV3D 生成 21 帧范围 -90 到 90 度--azimuths_deg同样 21 个值0 到 360 度python scripts/sampling/simple_video_sample.py \ --input_path your_image.png --version sv3d_p --elevations_deg 10.0上例是固定仰角环绕动态轨迹把两个参数都换成 21 元素列表即可各视角对应的 YAML 在 sampling configs 目录。上图为 SV3D 由单张图生成的环绕视频。想训练自己的模型改哪里所有组件靠instantiate_from_config()从 YAML 装配训练配置模板 里 MNIST 条件生成一条命令就能起python main.py --base configs/example_training/toy/mnist_cond.yaml--base可接多个配置后者覆盖前者模型、训练、数据可以拆成三份文件各自管理。改造时抓两处条件输入统一走GeneralConditioner每个 embedder 声明input_key和ucg_rate采样器与 guider 是分离的换采样策略不用动模型定义。下一步挑上面一个任务在你机器上完整跑一遍报错时先对一下checkpoints/里的文件名和配置里引用的路径是否一致。【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