Создание анимированных видео в нейросети Stable Diffusion, пошаговое руководство
Друзья, всем привет, даже от меня вы уже не раз слышали, что в нейросетях сейчас можно делать буквально все: создавать тексты, генерировать музыку, делать дипфейки, создавать изображения и даже видео. Раньше генерировать видео можно было только в больших платных проектах типа Gen-2 от Runway или в пока еще бесплатном дискорд боте Pika Labs. Локальные решения были плохими или требовали топовых видеокарт.
Но времена меняются и сообщество создало открытое и доступное решение, которое позволяет создавать прекрасные анимированные видео прямо в нашем любимом Stable Diffusion в интерфейсе Automatic 1111. Об этом решении сегодня и пойдет речь.
Что нам понадобится:
Нейросеть Stable Diffusion в интерфейсе Automatic 1111 версии 1.6 или старше;
Расширение AnimateDiff;
Любимая модель семейства 1.5, у меня epiCRealism и подходящий промпт.
В этом гайде я не буду заострять внимание на установке Automatic 1111, она подробно описана на странице гитхаба, или посмотрите первые 5 минут из моего видео Чистая установка нейросети Stable Diffusion в интерфейсе Automatic 1111, но пока можете не скачивать SDXL модель, сегодня речь пойдет только про 1.5 модели и лоры движений к ним. Про модели движения для SDXL я расскажу в следующий раз, так что не забудьте оценить эту публикацию и оставить комментарий, так я увижу, что тема действительно интересна.
Установка расширения
Automatic 1111 у вас установлен и готов к работе. Осталось установить расширение которое и позволит нам создавать анимированные генерации. Расширение называется AnimateDiff, это порт одноименного исследовательского проекта, там можно скачать и отдельную от Automatic версию, но возможностей в ней намного меньше как и удобства использования.
Для установки расширения переходите на вкладку Extensions, затем Install from URL и просто вставляем в первое поле ссылку https://github.com/continue-revolution/sd-webui-animatediffи жмемInstall. Ждем окончания установки и перезагружаем автоматик.
Но это еще не все, теперь надо скачать модели движения, проще всего это сделать с гугл диска. Скачивайте mm_sd_v15_v2.ckpt и всю папку MotionLoRA. Модель mm_sd_v15_v2.ckpt размещаем тут stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-animatediff\model, а лоры как обычно кладем в stable-diffusion-webui\models\Lora, можно прям в папке MotionLoRA, так даже удобнее, к лорам мы вернемся позже.
Почти все, осталось зайти в Settings/Optimization и активировать галочку Pad prompt/negative prompt to be same length. И нажать Apply Settings. Но скорее всего вы это сделаете когда будете второй раз перечитывать гайд, не понимая почему у вас анимация состоит из двух разных кусочков в одной гифке.
Ура, все готово, у нас должен появится аккордеон с заголовком AnimateDiff. Если у вас не появился, попробуйте еще раз перезагрузить автоматик. А если появился, то копируйте любой запрос со страницы модели которую используете, ставьте настройки как у меня на скрине ниже и запускайте генерацию.
Я же создам анимашку по своему промпту, это персонаж-маскот одного из моих проектов, так что весь гайд нас будет сопровождать одна и та же девушка по имени Дженна. Вот что получилось у меня.
Как это работает
Специально обученная на видео модель встраивается в уже существующую модель Stable Diffusion 1.5 во время генерации и таким образом задает направление движения согласно данным на которых была обучена. Схожим образом работает и ControlNet. Это позволяет использовать любые модели Stable Diffusion 1.5 созданные сообществом как основу для вашего видео. Эта техника будет работать и с аниме моделями и с фотореалистичными, ниже вы увидите пример с тем же самым промптом что и девушка на пляже, но на другой модели.
Cекрет этой технологии очень прост, главное достижение, оно же главное проклятье, все кадры генерируются на «одном листе», это позволяет достичь консистетности на видео, потому что все кадры создаются из одного замороженного латентного пространства. Но это же накладывает ограничения по производительности, потому что это единое полотно занимает много видеопамяти. Если у вас меньше 6 гб видеопамяти, пытаться даже не стоит. Оптимально 12 гб.
Это влияет и на работу сида, если вы думали, что сначала сгенерируете картинку, найдете классный сид, а затем включите AnimateDiff и картинка просто станет анимированной, то вынужден вас огорчить, с включенным расширением результат будет совсем другой. Ваш сид будет использован при построении всего большого полотна со всеми кадрами и это выдаст совсем другой результат. Так что подбирать сид придется случайным образом просто генерируя пока не найдем тот самый.
Настройки расширения
Я не буду рассказывать сейчас про все настройки и функции, такие как стилизация видео, или автоматическая смена промпта, чтобы делать аналоги лупбеков, это все темы для отдельных больших гайдов. Сейчас я расскажу лишь про самые основные и полезные.
Селектор моделей я думаю понятен и без слов, а вот на форматах остановимся подробнее, MP4 самый удобный для дальнейшего использования формат, и сохранится он в лучшем качестве, но он не отображается в браузере для предпросмотра, а GIF отображается, поэтому я генерирую и то и другое обычно.
Еще обратите внимание, что png info (информация о генерации) не записывается в форматы отличные от png, а это значит что если вы не поставите галочку на png либо на txt, то просто не сможете восстановить информацию о генерации потом. Рекомендую каждый раз сохранять отдельно финальную генерацию в виде png.
Number of frames — сколько всего будем генерировать кадров, чем больше — тем дольше. К тому же более длинные ролики получаются «рваными». Оптимально 16.
Context batch size — размер окна контекста генерации, зависит от модели. В нашем примере модель обучена на видео по 16 кадров и лучшего всего генерит именно их, нормально если меньше, отвратительно если больше.
FPS — количество кадров в секунду, оптимально 8–16, можно интерполировать в других программах позже.
Closed loop — режим закольцовывания видео, N — никакого, R-P — режим вычитания, расширение попробует вычесть кадры и закольцевать видео; R+P режим добавления, расширение попробует добавить кадры чтобы закольцевать видео; A — агрессивный режим, расширение попробует закольцевать видео форсированно, иногда приводит к артефактам, а иногда к хорошим результатам как ниже, тут склейка почти не видна.
Все остальные настройки нам мало интересныили задействуются в других режимах работы. Перейдем к самому вкусному!
Моушен Лоры
Наверное одна из самых классных вещей — это специальные лоры движения которые совместимы только с той самой моделью mm_sd_v15_v2.ckpt, с другими они попросту не работают.
Каждая из 8 лор обучена на свой собственный тип движения: Zoom In — приближение; Zoom Out — отдаление; Pan Left — смещение в лево; Pan Right — смещение вправо; Pan Up — смещение вверх; Pan Down — смещение вниз; Rolling Anti-Clockwise — вращение против часовой стрелки; Rolling Clockwise — вращение по часовой стрелке. Используя эти лоры вы можете воплотить практически любую режиссёрскую задумку.
Подключение лор
Подключаются в промпт моушен лоры так же просто как и обычные, открываете вкладку Lora, и просто кликайте на лору с желаемым эффектом. Вес рекомендуется поставить 0.7, на высоком весе будет больше артефактов, но вы вольны с этим экспериментировать. Посмотрим как работают лоры на примере с девушкой и салютом из начала публикации, я не буду менять запрос, только подключу по очереди разные лоры на движение. Не забудьте переключить Closed loop в режим N, чтобы получить больше движения при использовании лор.
Zoom In — приближение
Zoom Out — отдаление
Pan Down — смещение вниз
Pan Up — смещение вверх
Pan Left — смещение влево
Pan Right — смещение вправо
Rolling Anti-Clockwise — вращение против часовой стрелки
Rolling Clockwise — вращение по часовой стрелке
Самые крутые конечно это приближение и отдаление, некоторые портят композицию и надо поиграться с весом, потому что смещение влево заметно меньше, чем на том же весе смещение вправо, но в целом это фантастический инструмент для творчества доступный теперь и локально.
Секреты и советы
Используйте простые промпты. Моушен модель обучалась на видео из дата сета WebVid-10M, я приведу парочку примеров пар видео — описание, чтобы вы имели представление.
Lonely beautiful woman sitting on the tent looking outside. wind on the hair and camping on the beach near the colors of water and shore. freedom and alternative tiny house for traveler lady drinking.
Billiards, concentrated young woman playing in club
И вот так вот целый дата сет, где-то ролики с быстрой сменой кадров и описанием в одно предложение, а где-то практически статичные с большим художественным описанием. Так что если вы думали, что можно будет задать например конкретное движение машины в вашем видео, или еще какие-то более конкретные значения, то скорее всего у вас ничего не выйдет. Используйте более «художественные описания».
Не превышайте 16 кадров. Модель тренировали на видео из 16 кадров, поэтому не смотря на все костыли, видео длиннее все равно будут дергаться.
Не используйте несколько лор одновременно. Каждая лора добавляет больше шума и в результате мешает работе моушен модели, то же самое касается и контролнета, его можно использовать, но каждый слой будет уменьшат движение.
Если на вашем видео проявляется логотип шаттерстока, то проработайте негативный промпт или поменяйте негативный эмбединг. Особенно это заметно при использовании моушен лор, и не всегда удается решить до конца на этапе генерации.
Используйте Topaz Video AI. Все видео в посте прогнаны с такими настройками:
Все, что вы любите — работает! Вы можете использовать с этим расширением ControlNet, и Hires. fix, но не советую ставить больше увеличение больше чем в 1.3–1.5, даже на мощных видеокартах. Вы можете использовать ADetailer, но делать этого не стоит, потому что будет нежелательная на видео шевеленка даже с низким деноизнгом. Вы можете использовать любой фейсвап и сделать что-то подобное со своим лицом:
Ну и конечно экспериментируйте с моделями, не все одинаково хорошо работают, на некоторых есть странная серая дымка, но большинство топовых моделей с цивита отлично себя показали.
Друзья, а на этом у меня все, из этого гайда вы узнали как создавать короткие анимированные ролики из своих генераций, поняли как работает технология, познакомились с моушен лорами и теперь можете самостоятельно создать небольшую короткометражку, или даже что-нибудь по круче. Делитесь своими результатами в комментариях и в нашем чатике нейро-операторов.
Я рассказываю больше о нейросетях у себя на YouTube, в телеграм, на Бусти, буду рад вашей подписке и поддержке. До встречи на стримах, ближайший уже в понедельник, подпишитесь чтобы не пропустить.
Всех обнял, Илья — Nerual Dreming.
