stable diffusion 数字人视频

### 使用 Stable Diffusion 创建数字人视频 为了创建高质量的数字人视频，可以利用最新的 Stable Diffusion 版本及其扩展能力。由于该技术不仅限于静态图像生成，还能够处理连续帧之间的转换，因此非常适合用于制作流畅的人像动画。 #### 准备工作环境 首先安装必要的依赖库并配置运行环境： ```bash pip install diffusers transformers accelerate safetensors ``` 接着加载预训练模型： ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0" pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to("cuda") pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config) ``` #### 定义场景描述与风格参数 针对想要合成的具体人物形象设定详细的文本提示词（prompt），这将指导算法理解目标对象特征以及期望的艺术效果[^2]。 例如： ```python prompt = ( "A photorealistic portrait of a young woman with long black hair wearing traditional Chinese clothing," "front view, highly detailed face and eyes, cinematic lighting." ) negative_prompt = "low quality, bad anatomy, blurry" num_inference_steps = 30 guidance_scale = 7.5 width = height = 512 # 图片分辨率设置为正方形 seed = 42 # 设置随机种子以便重复实验结果 generator = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(seed) ``` #### 动态变化控制 为了让角色看起来更加生动自然，在不同时间点上调整某些属性值，比如表情、姿态角度等，从而形成连贯的动作序列。可以通过修改 prompt 中的相关部分实现这一目的。 ```python frames = [] for frame_idx in range(60): # 假设要生成60帧画面 angle_variation = f", head turned {frame_idx * 6} degrees clockwise" if frame_idx % 2 == 0 else "" current_prompt = prompt + angle_variation image = pipeline( prompt=current_prompt, negative_prompt=negative_prompt, num_inference_steps=num_inference_steps, guidance_scale=guidance_scale, width=width, height=height, generator=generator ).images[0] frames.append(image) ``` 最后一步就是把这些单独的画面组合成一段完整的影片文件了。这里推荐使用 moviepy 库来进行后期编辑操作。 ```python from moviepy.editor import ImageSequenceClip clip = ImageSequenceClip(frames, fps=24) output_video_path = "./digital_human.mp4" clip.write_videofile(output_video_path, codec='libx264') ``` 通过上述方法即可完成基于 Stable Diffusion 的数字人视频创作过程。