对于 Stable Diffusion，想必读者朋友们对此都不陌生。
自 Stability AI 公司发布 SD（全称：Stable Diffusion) 以来，受到了很多人的喜爱。
随后技术升级，又发布了 SDXL，名字很有喜感，XL、XXL、XXXL...
顾名思义，SDXL 就是 SD 的升级版，图片生成的效果更好、更逼真、分辨率更高！
图片领域做得不错了，Stability AI 再次发力，又发布了 Stable Video Diffusion。
一、Stable Video Diffusion是什么？
也就是说，通过一句话描述，现在不仅可以生成图片，还可以生成视频了。
Stable Video Diffusion是一种先进的视频合成技术，它能够将真实场景与虚拟物体完美地融合在一起，呈现出非常逼真的效果。这种技术可以应用于电影制作，游戏开发，广告创意等多个领域，从而为视频制作带来更多的可能性和创造性。
举几个例子。
1、“火箭升天”，AI 算法直接生成对应的视频效果如下：
2、“太空中转动的地球”，AI 算法直接生成对应的视频效果如下：
是不是感觉效果还不错？可喜可贺的是Stability AI 把 Stable Video Diffusion 也开源了！
Stable Video Diffusion 介绍
一共开源了两个模型：
- SVD：能够生成帧率 14、分辨率 576x1024 的视频；
- SVD-XT：SVD 的 finetune 升级版，分辨率不变，但能够生成帧率 25 的视频；
注意：
想要本地跑 Stable Video Diffusion，显存得要 20G 左右。
二、Stable Video Diffusion 下载+安装+简单使用 教程
1、下载代码库
git clone https://github.com/Stability-AI/generative-models.git
cd generative-models
2、配置 Python 环境
由于第三方依赖库的要求，Python 需要至少是 3.10 版本以上。
下面的步骤如果你想用”venv“创建虚拟环境，命令大概类似如下：
python3 -m venv .pt2 source .pt2/bin/activate pip3 install -r requirements/pt2.txt我这下面就先用conda环境管理工具了，原理都是一样的。
第一步：推荐使用 conda 新建一个环境。
conda create -n py310 python==3.10
第二步：激活环境，并安装相应的依赖。
conda activate py310
python -m pip install -r requirements/pt2.txt
第三步：最后再安装 sgm，直接在项目根目录运行即可。
python -m pip install .
第四步：如果想要训练模型，还需要安装 sdata，命令如下：
pip install -e git+https://github.com/Stability-AI/datapipelines.git@main#egg=sdata我这里就不说了，直接跳走了，先不走这一步了。
毕竟我个人电脑是训练不起的，我相信绝大多数人应该是跟我一样的。。
3、模型下载
SVD 模型下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid
SVD-XT 模型下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt
下载好模型后，将模型放到 checkpoints 目录下。
4、运行算法
可以使用 streamlit 运行：
我们提供了一个用于文本到图像和图像到图像采样的Streamlit scripts/demo/sampling.py演示。
streamlit run scripts/demo/sampling.py --server.port <your_port>
总结：
好了，今天就暂时先说这么多吧！具体建议大家还是要去github上面看文档吧！上面介绍得更加的详细，也有很多其它的模型。
