Изучаем Stable Diffusion для генерации видео
Авторы: Илья Зернов
Последнее обновление: 07.2023
русский
Чему вы научитесь
работать со Stable Diffusion
генерировать изображения нейросетью
создавать видеоконтент при помощи Stable Diffusion
создавать промпты понятные нейросети, для получения нужного результата
Требования
Навыки программирования не требуется. Желательно иметь компьютер на Windows с видеокартой от NVIDIA
Описание
Этот курс посвящается изучению различных аспектов генеративной нейросети Stable Diffusion.
В первую очередь мы будем изучать её для генерации и редактирования видео.
Stable Diffusion, ControlNET, Deforum — если для вас это пустые непонятные слова, но вы хотите генерить прикольные залипательные видосики, которые сейчас захватывают все тренды соцсетей, то этот курс для вас!
Мы начнём с самого начала, с установки.
Потом начнём генерировать изображения по словам, изучим структуру Prompt’а.
Освоим ControlNet — это инструмент для управления генерацией изображений и видео с помощью нейросети Stable Diffusion. Он позволяет настраивать параметры генерации, такие как яркость, контрастность, насыщенность и другие, а также добавлять эффекты на изображения и видео. ControlNet может использоваться как для создания новых изображений, так и для редактирования существующих.
И затем погрузимся в Deforum и это уже входная точка в генерацию видео. Deforum — это инструмент, который позволяет улучшить качество генерируемых изображений с помощью нейросети Stable Diffusion. Он использует алгоритм машинного обучения для анализа и улучшения входных данных, что позволяет получать более качественные результаты. Deforum может использоваться для улучшения качества изображений, созданных с помощью Stable Diffusion, а также для создания новых изображений.
Также мы изучим запуск Stable Diffusion через Google Colab и научимся работать с таким потрясающим коллабом как Stable Warp Fusion.
Кроме того, мы изучим способы запуска Stable Diffusion на серверах Google Colab, чтобы ускорить процесс генерации и повысить качество результатов.
Для кого этот курс:
Видеомейкеры, видеографы, видеоблогеры желающие разнообразить свой контент.