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ControlNet作者新項目爆火:僅一張圖生成25秒繪畫全過程!不到一天GitHub攬星600+

人工智能 新聞
除了直接生成25秒的從線稿到上色的視頻,還有其它玩法。

ControlNet作者張呂敏(Lvmin Zhang)又又又發新作了!

輸入任意一張圖,分分鐘就能“拆解”成一個25秒的圖像繪制過程視頻:

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從線稿到填色還有局部細節調整,全都有的那種:

而且不止動漫風,各種風格都能駕馭:

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這個項目名為Paints-Undo,發布不到24小時,GitHub上已攬星600+:

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網友們針對它的討論也經歷了一輪又一輪,不少人紛紛表示“這個是真牛P”。

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……甚至因為效果太好,遭到網友吐槽:

手繪偽造成本又低了。

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還有不少網友已經玩上了:

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Ctrl+ZZZZZZZ

據GitHub主頁上的介紹,Paints-Undo的命名有“其繪制過程就像是在繪畫軟件中多次按下撤消(Undo)按鈕”之意。

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該項目包含一系列模型,展示了各種人類繪畫行為,比如素描、勾線、上色、陰影、變形、左右翻轉、調整色彩曲線、改變圖層透明度,甚至在繪畫過程中改變整體想法等等。

目前發布了兩個型號paints_undo_single_frame和paints_undo_multi_frame。

paints_undo_single_frame為單幀模型,基于SD1.5架構進行了改進,輸入為一張圖和一個operation step,并輸出一張圖。

operation step相當于Ctrl+Z(撤銷)多少次,比如operation step為100,就相當于會得到一張Ctrl+Z 100次的效果圖。

paints_undo_multi_frame是多幀模型,基于VideoCrafter打造,但沒有使用原始Crafter的lvdm,所有的訓練/推理代碼都是從頭開始完全實現。

經過訓練后,多幀模型整體架構類似于Crafter,包含5個組成部分:3D-UNet、VAE、CLIP、CLIP-Vision、Image Projection。

多幀模型輸入為兩張圖片,輸出是這兩張圖片之間的16幀中間幀,其結果比單幀模型更加一致,但也更慢,創造性較低。

代碼庫默認方法是將兩個模型一起使用:

首先使用單幀模型獲取5-7個“關鍵幀”,然后使用多幀模型來“插值”這些關鍵幀,最終生成一個相對較長的視頻。理論上甚至可以生成無限長的視頻,但在開發測試中幀數為100-500時,結果較好。

可以通過以下方式在本地部署:

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介紹中還提到,項目測試是在24GB顯存的Nvidia 4090和3090TI上進行。理論上說,16GB的顯存應該也夠用,但8GB就不行了,最少需要大概10到12.5GB的顯存

根據不同配置,處理一張圖大約需要5-10分鐘

生成視頻時長25秒,幀率為4FPS,分辨率可能是320x512、512x320、384x448或448x384。

更多玩法展示

除了直接生成25秒的從線稿到上色的視頻,還有其它玩法。

比如輸入線稿,也能生成線稿繪制過程:

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單輸入多輸出也可以:

或者還可以從一張圖提取出不同精細程度的線稿:

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插入一張線稿,直接在此線稿基礎上填色也行:

感興趣的家人們可以親自動手試試~

GitHub鏈接:https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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