ControlNet ilə şəkil dəyişdirmə animasiyasını necə yaratmaq olar
Əvvəlki təcrübəyə görə aparmaqd, biz morfinq üçün ControlNet istifadə etmək anlayışına malik idik. Yalnız bundan sonra biz ControlNet-dən çox, dərinlik xəritəsindən şəkil yarada bilən depth2img modelindən istifadə etməyə keçdik. ControlNet isə təkcə dərinlikdə deyil. Bu yazı texnikası haqqında daha çox məlumat var.
Mən sizə prosedurun qısa xülasəsini verəcəyəm. Nəsil zamanı addımların sayına təsir edən denoising gücü seçimi, img2img-də bir şəkil yaratsaq, bizim üçün əlçatandır. Məsələn, addımlar = 30 və denoising gücü = 0.5 ilə yaratmaq üçün yalnız 15 addım qalacaq. Bu əsaslandırma morfun canlandırılması üçün tətbiq oluna bilər. İstənilən şəkli morf edə bilərsiniz; portretlər edilə bilən tək şey deyil.
Orijinal şəkli çəkin. Şəkil qutusunu boş qoyaraq ControlNet-i aktivləşdirin. Təsadüfi testlər yaratmaq üçün toxumu -1 olaraq seçin; partiyaların sayı onların miqdarına təsir göstərir. Rəhbər parametrləri, qəbul edilmiş kartın çəkisi və ControlNet rejimi ilə təcrübə edə bilərsiniz. Əgər nəsli bəyənirsinizsə, onu siçan ilə img2img-ə sürükləyin və sonra ikinci şəklin sonda çevriləcəyi şəkli axtararaq prosesi təkrarlayın. Hər şəkil tamamlandıqca animasiyanın necə yaradılacağı sualı ortaya çıxır. (Başlamaq üçün əlavə fotoşəkillər yaratmamaq üçün toplu sayını 1-ə təyin etməyi unutmayın.)
Biz indi maraqlı bir həlldən istifadə edəcəyik, lakin onun çatışmazlıqları haqqında daha sonra danışacağam.
XYZ süjetindən istifadə olunacaq; onu Skript siyahısından seçməlisiniz. Bu, bizə təkcə son təsviri deyil, həm də mənbə təsvirdən keçidi yaratmağa imkan verəcəkdir.
X dəyərlərini oxuyan sətirə qoyuruq:
0.0.296.0.39.0.459.0.515.0.563.0.606.0.644.0.68.0.713.0.743.0.772.0.799.0.825.0.85.0.874.0.897.0.919.0.94.0.961.
Bu o deməkdir ki, nəsil başlayanda biz sadəcə bir (vergüllə ayrılmış qiymətlərin sayı) əvəzinə 21 şəkil alacağıq. Bu xətt niyə oradadır? Məsələn, fərqli görünə bilər.
Bu format onu başa düşməyi asanlaşdırır: siz avtomatlaşdırılmışdan 20 şəkil tələb edirsiniz və ondan 0-dan 1-ə qədər dəyişən dəyərlər üçün denozlaşdırmanın nəticəyə necə təsir edəcəyini nümayiş etdirməsini xahiş edirsiniz. İkinci variantın çatışmazlığı odur ki, o, dəyərlərdə xətti dəyişikliyə səbəb olur. , denoise xüsusiyyətlərinə görə, o, real morphing kimi görünmür. Sıfıra yaxın rəqəmlər nəticəyə demək olar ki, heç bir təsir göstərmir. və 0.5, -dən yuxarı səviyyələrdə çox nəzərəçarpacaq dərəcədə təsir etməyə başlayır.
Nəticədə, birinci sətir x.4 tipli və ya 0.4-ə qaldırılmış x əyrisidir. Şəkildə düz, xətti funksiya və daha dəqiq çıxış yaradacaq əyri funksiya əks olunub. Belə bir simli yaratmaq üçün bir qarışdırıcıdan istifadə edə bilərsiniz.
Xəttinizi yaratmazdan əvvəl keçid üçün çərçivələrin miqdarını seçməlisiniz. Layihə parametrlərində redaktə edilə bilər.
Bir xətt əldə etmək üçün bir neçə addım yerinə yetirməlisiniz. Əvvəlcə əyrinin forması ilə təcrübə aparın. Buna nail olmaq üçün animasiya parametrinin kontekst menyusundan "Açar kadrları sil" seçin.
Budur əyrinin alınması düsturu; parametr mavi rəngə çevrildi, sürücünün orada işlədiyini göstərir.
Burada dəyərlə məşğul ola bilərsiniz. 4. Ancaq çox aşağı düşməyin. frame/21 0-dan 1-ə 0-dan 21-ci çərçivəyə keçidi bildirir. Yalnız 1-dən 20-ə qədər kadrlar qalır.
Buna baxmayaraq, açarlar sürücü deyil. Əvvəlcə onlar hazırlanmalıdır. Bunu yerinə yetirmək üçün 3D pəncərəsində Obyekt > Animasiya > Pişirmə Fəaliyyəti seçiminə klikləyin və sonra OK düyməsini basın.
Bununla belə, bu, obyektin bütün mümkün düymələrinə təsir edəcək və onlar silinməlidir. Birinci sətirdən başqa hər şeyi seçin və klaviaturada X düyməsini basın (siçan siyahının altında olmalıdır).
İndi ekranın sol tərəfindəki xətti əldə etmək üçün play düyməsini basın və konsol pəncərəsini açın.
Kopyalana bilən bir sətir var.
İndi animasiya etmək üçün bu prosesi əvvəlində hazırlanmış hər bir şəkil mövqeyi üçün ayrıca etməli və sonra onu hansısa video redaktorda animasiya halına gətirməlisiniz.
Bəli, proses hələ avtomatlaşdırılmayıb, ancaq özünüz üçün hər şeyi tam şəkildə fərdiləşdirə bilərsiniz. Siz nəsil modelini və ControlNet modelini və rejimini dəyişə, ilkin prosesi aktivləşdirə və ya söndürə və ya istədiyiniz hər şeyi edə bilərsiniz. Əsas odur ki, yaxşı nəticələri itirməmək və sonra animasiya yaratmaq üçün hər şeyi düzgün şəkildə təkrarlamaqdır.
Texnologiyanın çatışmazlıqları - keçid üçün çox təməl qoymamalısınız. Yuxarıda yazdıq ki, denoise addımların sayına təsir edir. Çıxışın şəkilləri təkrarlayacağı ortaya çıxa bilər, çünki bir neçə denoise dəyəri eyni sayda addım daxilində olacaqdır. Onların sayını avtomatik konsolda müşahidə etmək olar.
Bu texnologiya interpolator gecikdiriciləri ilə birlikdə istifadə edilə bilər, yəni çatışmayan kadrları tamamlamaq üçün animasiya göndərmək; bu daha hamar dəyişikliklər verəcəkdir.
Daha çox əlaqəli məqaləni oxuyun:
Məsuliyyətdən imtina
uyğun olaraq Güvən Layihəsi qaydaları, lütfən nəzərə alın ki, bu səhifədə təqdim olunan məlumat hüquqi, vergi, investisiya, maliyyə və ya hər hansı digər məsləhət forması kimi təfsir edilməməlidir və təfsir edilməməlidir. Yalnız itirə biləcəyiniz şeyə investisiya qoymaq və hər hansı bir şübhəniz varsa, müstəqil maliyyə məsləhətləri axtarmaq vacibdir. Əlavə məlumat üçün biz emitent və ya reklamçı tərəfindən təmin edilən şərtlər və şərtlərə, həmçinin yardım və dəstək səhifələrinə müraciət etməyi təklif edirik. MetaversePost dəqiq, qərəzsiz hesabat verməyə sadiqdir, lakin bazar şərtləri xəbərdarlıq edilmədən dəyişdirilə bilər.
Müəllif haqqında
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
Ətraflı məqalələr
Damir komanda rəhbəri, məhsul meneceri və redaktordur Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse və kimi mövzuları əhatə edir Web3- əlaqəli sahələr. Onun məqalələri hər ay bir milyondan çox istifadəçinin kütləsini cəlb edir. O, SEO və rəqəmsal marketinq sahəsində 10 illik təcrübəyə malik mütəxəssis kimi görünür. Damirin adı Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto və digər nəşrlər. O, rəqəmsal köçəri kimi BƏƏ, Türkiyə, Rusiya və MDB arasında səyahət edir. Damir fizika üzrə bakalavr dərəcəsi qazandı və onun fikrincə, bu, ona internetin daim dəyişən mənzərəsində uğur qazanmaq üçün lazım olan tənqidi düşünmə bacarıqlarını verdi.
