Kā ģenerēt attēla morfēšanas animāciju, izmantojot ControlNet
Iepriekšēja eksperimenta dēļ vadītd, mums bija doma izmantot ControlNet morphing. Tikai pēc tam mēs pārgājām uz deep2img modeļa izmantošanu, kas var izveidot attēlu no dziļuma kartes, nevis ControlNet. Un ControlNet var darboties ne tikai dziļi. Šī ziņa ir vairāk informācijas par tehniku.
Es jums sniegšu īsu procedūras izklāstu. Trokšņa samazināšanas stiprības opcija, kas ietekmē darbību skaitu ģenerēšanas laikā, mums ir pieejama, ja mēs ģenerējam attēlu programmā img2img. Piemēram, ja soļi = 30 un trokšņa slāpēšanas stiprums = 0.5, izveidošanai būs atlikušas tikai 15 darbības. Šo argumentāciju var izmantot, lai animētu morfu. Jūs varat pārveidot jebkuru attēlu; portreti nav vienīgie, ko var taisīt.
Uzņemiet oriģinālo attēlu. Aktivizējiet ControlNet, atstājot attēla lodziņu tukšu. Izvēlieties sēklas vērtību -1, lai ģenerētu izlases testus; partiju skaits ietekmē to daudzumu. Varat eksperimentēt ar vadības parametriem, saņemtās kartes svaru un ControlNet režīmu. Ja jums patīk paaudze, velciet to ar peli uz img2img un pēc tam atkārtojiet procesu, meklējot attēlu, par kuru galu galā kļūs otrais attēls. Kad katrs attēls ir pabeigts, rodas jautājums par to, kā izveidot animāciju. (Sākumā neaizmirstiet iestatīt partiju skaitu uz 1, lai neradītu papildu fotoattēlus.)
Šobrīd mēs izmantosim intriģējošu risinājumu, bet par tā trūkumiem pastāstīšu vēlāk.
Tiks izmantots XYZ gabals; jums tas jāizvēlas no skriptu saraksta. Tas ļaus mums izveidot ne tikai galīgo attēlu, bet arī pāreju no avota attēla.
X vērtības mēs ievietojam rindā, kas skan:
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.
Tas nozīmē, ka, sākoties ģenerēšanai, mēs saņemsim 21 attēlu, nevis tikai vienu (vērtību skaits, kas atdalīts ar komatiem). Kāpēc šī līnija ir tur? Piemēram, tas var parādīties atšķirīgi.
Šis formāts padara to vieglāk saprotamu: jūs pieprasāt 20 attēlus no automatizētās ierīces un lūdziet tai parādīt, kā trokšņa samazināšana ietekmēs iznākumu vērtībām no 0 līdz 1. Otrās opcijas trūkums ir tāds, ka tas rada lineāras vērtību izmaiņas. , trokšņa īpašību dēļ tas nešķiet reālistisks. Nullei tuvu skaitļi gandrīz neietekmē rezultātu. un līmeņos, kas ir lielāki par 0.5, tas sāk ļoti jūtami ietekmēt.
Rezultātā pirmā rinda ir līkne, kuras tips ir x.4 vai x, kas palielināta par 0.4. Attēlā kontrastē taisna, lineāra funkcija un izliekta funkcija, kas nodrošinās precīzāku rezultātu. Lai izveidotu šādu virkni, varat izmantot blenderi.
Pirms līnijas izveides ir jāizvēlas pārejas kadru skaits. To var rediģēt projekta iestatījumos.
Lai iegūtu līniju, jāveic vairākas darbības. Pirmkārt, eksperimentējiet ar līknes formu. Lai to panāktu, animācijas parametra konteksta izvēlnē atlasiet “Dzēst atslēgas kadrus”.
Šeit ir formula līknes iegūšanai; parametrs kļuva zils, norādot, ka tajā darbojas draiveris.
Šeit varat padomāt par vērtību. 4. Bet, izvairieties no pārāk zemu. frame/21 apzīmē vērtību nobīdi no 0 uz 1 pie 0 līdz 21. kadram. Ir atlikušas tikai vērtības no 1 līdz 20 kadriem.
Tomēr atslēgas nav vadītājs. Vispirms tie ir jāsagatavo. Lai to paveiktu, 3D logā noklikšķiniet uz Objekts > Animācija > Izcept darbību un pēc tam noklikšķiniet uz Labi.
Tomēr tas ietekmēs visas iespējamās objekta atslēgas, un tās ir jāizdzēš. Atlasiet visu, izņemot pirmo rindiņu, un nospiediet tastatūras taustiņu X (pelei jāatrodas zem saraksta).
Un tagad, lai iegūtu līniju ekrāna kreisajā pusē, noklikšķiniet uz atskaņot un atveriet konsoles logu.
Ieguva virkni, ko var nokopēt.
Tagad, lai izveidotu animāciju, šis process ir jāveic atsevišķi katrai attēla pozīcijai, kas tika izveidota sākumā, un pēc tam kādā video redaktorā tā jāsamontē animācijā.
Jā, process vēl nav automatizēts, taču jūs varat pilnībā pielāgot visu sev. Varat mainīt paaudzes modeli un ControlNet modeli un režīmu, iespējot vai atspējot priekšapstrādi vai jebko citu, kas jums patīk. Galvenais ir nezaudēt labus rezultātus un pēc tam visu pareizi atkārtot, lai izveidotu animāciju.
Tehnoloģiju trūkumi — pārejai nevajadzētu likt lielu pamatu. Iepriekš rakstījām, ka troksnis ietekmē soļu skaitu. Var izrādīties, ka izvade dublēs attēlus, jo vairākas trokšņa vērtības būs vienāda soļu skaita robežās. To skaitu var novērot automātiskajā konsolē.
Šo tehnoloģiju var izmantot kopā ar interpolatora palēninātājiem, tas ir, nosūtot animāciju, lai pabeigtu trūkstošos kadrus; tas nodrošinās vienmērīgākas izmaiņas.
Lasiet vairāk saistītos rakstus:
Atbildības noraidīšana
Atbilstīgi Uzticības projekta vadlīnijas, lūdzu, ņemiet vērā, ka šajā lapā sniegtā informācija nav paredzēta un to nedrīkst interpretēt kā juridisku, nodokļu, ieguldījumu, finanšu vai jebkāda cita veida padomu. Ir svarīgi ieguldīt tikai to, ko varat atļauties zaudēt, un meklēt neatkarīgu finanšu padomu, ja jums ir šaubas. Lai iegūtu papildinformāciju, iesakām skatīt pakalpojumu sniegšanas noteikumus, kā arī palīdzības un atbalsta lapas, ko nodrošina izdevējs vai reklāmdevējs. MetaversePost ir apņēmies sniegt precīzus, objektīvus pārskatus, taču tirgus apstākļi var tikt mainīti bez iepriekšēja brīdinājuma.
Par Autors
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
Vairāk rakstus
Damirs ir komandas vadītājs, produktu vadītājs un redaktors Metaverse Post, kas aptver tādas tēmas kā AI/ML, AGI, LLM, Metaverse un Web3- saistītie lauki. Viņa raksti katru mēnesi piesaista lielu auditoriju, kas pārsniedz miljonu lietotāju. Šķiet, ka viņš ir eksperts ar 10 gadu pieredzi SEO un digitālā mārketinga jomā. Damirs ir minēts Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto un citas publikācijas. Viņš ceļo starp AAE, Turciju, Krieviju un NVS kā digitālais nomads. Damirs ir ieguvis bakalaura grādu fizikā, kas, viņaprāt, ir devis viņam kritiskās domāšanas prasmes, kas nepieciešamas, lai gūtu panākumus nepārtraukti mainīgajā interneta vidē.
