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AI 绘图朝着动画和视频发展
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## 1.temporal-kit操作 ### 1.创建文件夹
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早期的EbSynth制作的AI视频闪烁能闪瞎人的双眼，可以通过【temporalkit+ebsynth+controlnet】让视频变得丝滑不闪烁，现在又多了一个新的方法，在最新版本的Ebsynth Utility中可以通过脚本进行操作设置，更加简单方便。 在你已经安装好Ebsynth之后，如果还没有安装好可以参考下面的步
Stable Diffusion 只做AI动画是基于把原有视频按照帧进行提取之后对每一帧的图像进行标准化流程操作，中间可以掺杂Controlnet对人物进行控制，使用对画面进行控制，但是很多小伙伴不太会掌握一些编辑视频软件或者python的操作导致视频转帧，帧转视频会出现一些问题。
最近一直有朋友问我，自己设备配置不行怎么使用 Stable-Diffusion，问我有没有共享的 Stable-Diffusion AI 绘画服务能体验一下，付费也行。说实话听到付费我确实心动了，但我的机器作一次图 30s 起步，而付费的云服务器动辄一个月 4k+，只好抑制住这份心动。 但是总有办法的。
早期的EbSynth制作的AI视频闪烁能闪瞎人的双眼，可以通过【temporalkit+ebsynth+controlnet】让视频变得丝滑不闪烁。 下载安装 EbSynth官网，这里需要输入email地址。 下载压缩包解压缩到任意位置，这里我放到了 ebsynth_utility 下。 透明背景工具下载地址： https://pypi.org/project/transparen
本地部署Stable Diffusion过程麻烦，对机器配置要求高，GPU 4G+，然而使用谷歌的Colab安装简介，可以快速上手尝试 Google 账号 查看资源仓库 https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab 一直向下滚动到 README.md 点击版本跳转到 Google Colab 的网站，这一步需要谷歌账号登录，没有账号
stable diffusion实践操作 stable diffusion实践操作-提示词-人物属性 stable diffusion实践操作-提示词-人物服饰 stable diffusion实践操作-提示词-整体环境 stable diffusion实践操作-提示词-图片结构 stable diffusion实践操作-CLIP 本文专门开一节写提示词相关的内容. SD提示词是以词组作为单位的，
stable diffusion实践操作 本章主要介绍SD批次出图。 想要一次产生多张图片的时候使用。 生成批次和每批数量至少一个为1， 产生了一张合图和4张单独图片。 例如：以上就是今天要讲的内容。
本文专门开一节写 文生图 相关的内容，在看之前，可以同步关注： stable diffusion实践操作 详细信息： 底模：SD 1.5 Lora:baihuaniang_1.0 正向提示词： 反向提示词： CLP终止层数：2 迭代步数：25 采样模式（Sampler）：DPM++ 2M Karras 提示词引导数（CFG Scales）:11 随机数种子（seed）:2514
本文专门开一节写hypernetworks的内容，在看之前，可以同步关注： stable diffusion实践操作 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 `本章注意要介绍Hypernetwork，也叫做超网络，下面是一个原理概述。 中文名字叫超网络，功能和embedding，lora类似，
stable diffusion实践操作 VAE，全名Variational autoenconder，中文叫变分自编码器。作用是：滤镜+微调 ，名字中带有vae，后缀ckpt,pt 有的大模型是会自带VAE的，比如我们常用的Chilloutmix。如果再加VAE则可能画面效果会适得其反 。 大部分底模有VAE，但是部分底模没有VAE，需要专门下载
