Tutoriel de diffusion stable : Comment créer des vidéos en utilisant la diffusion stable

Qu'est-ce que la diffusion stable ?

La diffusion stable est un modèle de diffusion latent open-source de texte à image qui permet aux utilisateurs de générer des images à partir de prompts textuels. Cette approche innovante utilise des algorithmes avancés pour synthétiser des images de haute qualité à partir de descriptions textuelles, ce qui en fait un choix populaire parmi les artistes, les développeurs et les créatifs. Pour plus d'informations, vous pouvez découvrir plus ici, ou explorer le code disponible sur GitHub pour essayer par vous-même.

Objectif du projet

L'objectif principal de ce tutoriel est de créer une vidéo en utilisant le processus d'interpolation avec le modèle de diffusion stable. En générant une série d'images à partir de prompts spécifiés, nous transformerons ces images en une séquence vidéo cohésive. Heureusement, nous n'aurons pas besoin d'écrire le code pour interpoler entre les espaces latents nous-mêmes ; à la place, nous utiliserons la bibliothèque stable_diffusion_videos, qui simplifie considérablement ce processus.

Si vous êtes curieux de savoir comment fonctionnent les mécanismes sous-jacents, n'hésitez pas à explorer le code disponible sur GitHub. Pour toute question ou support, n'hésitez pas à nous joindre sur notre canal Discord dédié.

Configuration de l'environnement

Pour exécuter ce tutoriel, nous allons tirer parti des ressources fournies par Google Colab et Google Drive. Cette configuration nous permet d'enregistrer notre film et les images générées directement sur Google Drive.

Préparation des dépendances

1. Commencez par installer les dépendances nécessaires. Vous pouvez le faire en exécutant un simple bloc de code dans votre environnement Google Colab.
2. Ensuite, connectez votre Google Drive à Colab pour vous assurer que vous pouvez enregistrer votre film et vos images. Utilisez la commande suivante :

Authentification avec Hugging Face

Après avoir configuré votre environnement, vous devrez vous authentifier avec Hugging Face en utilisant votre token unique, que vous pouvez obtenir ici.

Générer des images et une vidéo

Pour créer la vidéo, vous devez définir des prompts entre lesquels le modèle interpolera. Cela implique de mettre en place un dictionnaire de paires de prompts qui peuvent produire une variété d'images générées.

Utilisation du modèle pour la génération

Une fois les prompts définis, vous pouvez générer des images et finalement la vidéo en utilisant le code suivant :

... votre code ici ...

Ce processus peut prendre un certain temps à s'achever, selon les paramètres que vous choisissez. Nous recommandons d'utiliser environ 100 étapes d'inférence entre les prompts pour un équilibre entre qualité et temps. Cependant, n'hésitez pas à modifier des paramètres tels que num_inference_steps pour améliorer le résultat.

Après avoir exécuté le code, vous trouverez votre vidéo générée dans votre Google Drive. Vous pouvez facilement la télécharger pour la regarder ou la partager avec vos amis.

Expérimenter avec des prompts

Pour reproduire les résultats présentés dans ce tutoriel, vous pouvez simplement copier et coller les extraits de code fournis. Cependant, pour la meilleure expérience, nous vous encourageons à expérimenter avec vos propres prompts uniques, car cela peut conduire à des résultats inattendus et gratifiants !

Bonus : Utiliser plusieurs prompts

Pour ceux qui souhaitent pousser encore plus loin les limites créatives, vous pouvez utiliser plus de deux prompts ! Voici un exemple :

... votre code d'exemple ici ...

Merci de lire ce guide ! Restez à l'écoute pour nos prochains tutoriels !