[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-nateraw--stable-diffusion-videos":3,"tool-nateraw--stable-diffusion-videos":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",150037,2,"2026-04-10T23:33:47",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":77,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":89,"forks":90,"last_commit_at":91,"license":92,"difficulty_score":10,"env_os":93,"env_gpu":94,"env_ram":95,"env_deps":96,"category_tags":104,"github_topics":105,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":111,"updated_at":112,"faqs":113,"releases":148},5827,"nateraw\u002Fstable-diffusion-videos","stable-diffusion-videos","Create 🔥 videos with Stable Diffusion by exploring the latent space and morphing between text prompts","stable-diffusion-videos 是一个基于 Stable Diffusion 模型的开源工具，专为生成流畅的视频内容而设计。它通过探索潜空间（latent space）并在不同的文本提示词之间进行平滑过渡，让用户能够轻松创建出如“蓝莓意面”渐变为“草莓意面”般的梦幻视频。\n\n该工具主要解决了传统 AI 绘图只能生成静态图像、难以实现画面自然动态演变的痛点。用户只需输入一系列描述性文字和随机种子，即可自动生成中间帧并合成为视频。其独特的技术亮点在于支持“音乐驱动”功能：通过提供音频文件，视频的画面插值速率会自动与音乐节拍同步，从而制作出卡点精准的 AI 音乐视频。此外，项目还内置了简洁的交互界面，降低了操作门槛。\n\nstable-diffusion-videos 非常适合希望探索生成式艺术可能性的设计师、需要快速原型验证的开发者，以及对 AI 视频创作感兴趣的普通爱好者。无论是用于艺术创作、社交媒体内容制作，还是作为研究潜空间插值技术的实验平台，它都能提供强大且灵活的支持。项目提供了详细的 Colab 示例和 Python 脚本，方便不同技术背景的用户上手体验。","# stable-diffusion-videos\n\nTry it yourself in Colab: [![Open In Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fblob\u002Fmain\u002Fstable_diffusion_videos.ipynb)\n\u003C!--\nTPU version (~x6 faster than standard colab GPUs): [![Open In Colab](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fblob\u002Fmain\u002Fflax_stable_diffusion_videos.ipynb)\n-->\n\n**Example** - morphing between \"blueberry spaghetti\" and \"strawberry spaghetti\"\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F32437151\u002F188721341-6f28abf9-699b-46b0-a72e-fa2a624ba0bb.mp4\n\n## Installation\n\n```bash\npip install stable_diffusion_videos\n```\n\n## Usage\n\nCheck out the [examples](.\u002Fexamples) folder for example scripts 👀\n\n### Making Videos\n\nNote: For Apple M1 architecture, use ```torch.float32``` instead, as ```torch.float16``` is not available on MPS.\n\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import StableDiffusionWalkPipeline\nimport torch\n\npipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(\n    \"CompVis\u002Fstable-diffusion-v1-4\",\n    torch_dtype=torch.float16,\n).to(\"cuda\")\n\nvideo_path = pipeline.walk(\n    prompts=['a cat', 'a dog'],\n    seeds=[42, 1337],\n    num_interpolation_steps=3,\n    height=512,  # use multiples of 64 if > 512. Multiples of 8 if \u003C 512.\n    width=512,   # use multiples of 64 if > 512. Multiples of 8 if \u003C 512.\n    output_dir='dreams',        # Where images\u002Fvideos will be saved\n    name='animals_test',        # Subdirectory of output_dir where images\u002Fvideos will be saved\n    guidance_scale=8.5,         # Higher adheres to prompt more, lower lets model take the wheel\n    num_inference_steps=50,     # Number of diffusion steps per image generated. 50 is good default\n)\n```\n\n### Making Music Videos\n\n*New!* Music can be added to the video by providing a path to an audio file. The audio will inform the rate of interpolation so the videos move to the beat 🎶\n\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import StableDiffusionWalkPipeline\nimport torch\n\npipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(\n    \"CompVis\u002Fstable-diffusion-v1-4\",\n    torch_dtype=torch.float16,\n).to(\"cuda\")\n\n# Seconds in the song.\naudio_offsets = [146, 148]  # [Start, end]\nfps = 30  # Use lower values for testing (5 or 10), higher values for better quality (30 or 60)\n\n# Convert seconds to frames\nnum_interpolation_steps = [(b-a) * fps for a, b in zip(audio_offsets, audio_offsets[1:])]\n\nvideo_path = pipeline.walk(\n    prompts=['a cat', 'a dog'],\n    seeds=[42, 1337],\n    num_interpolation_steps=num_interpolation_steps,\n    audio_filepath='audio.mp3',\n    audio_start_sec=audio_offsets[0],\n    fps=fps,\n    height=512,  # use multiples of 64 if > 512. Multiples of 8 if \u003C 512.\n    width=512,   # use multiples of 64 if > 512. Multiples of 8 if \u003C 512.\n    output_dir='dreams',        # Where images\u002Fvideos will be saved\n    guidance_scale=7.5,         # Higher adheres to prompt more, lower lets model take the wheel\n    num_inference_steps=50,     # Number of diffusion steps per image generated. 50 is good default\n)\n```\n\n### Using the UI\n\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import StableDiffusionWalkPipeline, Interface\nimport torch\n\npipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(\n    \"CompVis\u002Fstable-diffusion-v1-4\",\n    torch_dtype=torch.float16,\n).to(\"cuda\")\n\ninterface = Interface(pipeline)\ninterface.launch()\n```\n\n## Credits\n\nThis work built off of [a script](https:\u002F\u002Fgist.github.com\u002Fkarpathy\u002F00103b0037c5aaea32fe1da1af553355\n) shared by [@karpathy](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkarpathy). The script was modified to [this gist](https:\u002F\u002Fgist.github.com\u002Fnateraw\u002Fc989468b74c616ebbc6474aa8cdd9e53), which was then updated\u002Fmodified to this repo. \n\n## Contributing\n\nYou can file any issues\u002Ffeature requests [here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fissues)\n\nEnjoy 🤗\n\u003C!--Commenting this section out for now, as there are issues with RealESRGAN python package-->\n\u003C!--\n\n## Extras\n### Upsample with Real-ESRGAN\n\nYou can also 4x upsample your images with [Real-ESRGAN](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxinntao\u002FReal-ESRGAN)!\n\nIt's included when you pip install the latest version of `stable-diffusion-videos`! \n\nYou'll be able to use `upsample=True` in the `walk` function, like this:\n\n```python\npipeline.walk(['a cat', 'a dog'], [234, 345], upsample=True)\n```\n\nThe above may cause you to run out of VRAM. No problem, you can do upsampling separately.\n\nTo upsample an individual image:\n\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import RealESRGANModel\n\nmodel = RealESRGANModel.from_pretrained('nateraw\u002Freal-esrgan')\nenhanced_image = model('your_file.jpg')\n```\n\nOr, to do a whole folder:\n\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import RealESRGANModel\n\nmodel = RealESRGANModel.from_pretrained('nateraw\u002Freal-esrgan')\nmodel.upsample_imagefolder('path\u002Fto\u002Fimages\u002F', 'path\u002Fto\u002Foutput_dir')\n```\n-->\n\n","# 稳定扩散视频\n\n在 Colab 中亲自尝试：[![在 Colab 中打开](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fblob\u002Fmain\u002Fstable_diffusion_videos.ipynb)\n\u003C!--\nTPU 版本（比标准 Colab GPU 快约 6 倍）：[![在 Colab 中打开](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fassets\u002Fcolab-badge.svg)](https:\u002F\u002Fcolab.research.google.com\u002Fgithub\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fblob\u002Fmain\u002Fflax_stable_diffusion_videos.ipynb)\n-->\n\n**示例** - 在“蓝莓意大利面”和“草莓意大利面”之间进行变形\n\nhttps:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F32437151\u002F188721341-6f28abf9-699b-46b0-a72e-fa2a624ba0bb.mp4\n\n## 安装\n\n```bash\npip install stable_diffusion_videos\n```\n\n## 使用\n\n请查看 [examples](.\u002Fexamples) 文件夹中的示例脚本 👀\n\n### 制作视频\n\n注意：对于 Apple M1 架构，请使用 ```torch.float32```，因为 MPS 上不支持 ```torch.float16```。\n\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import StableDiffusionWalkPipeline\nimport torch\n\npipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(\n    \"CompVis\u002Fstable-diffusion-v1-4\",\n    torch_dtype=torch.float16,\n).to(\"cuda\")\n\nvideo_path = pipeline.walk(\n    prompts=['一只猫', '一只狗'],\n    seeds=[42, 1337],\n    num_interpolation_steps=3,\n    height=512,  # 如果大于 512，则使用 64 的倍数；如果小于 512，则使用 8 的倍数。\n    width=512,   # 如果大于 512，则使用 64 的倍数；如果小于 512，则使用 8 的倍数。\n    output_dir='dreams',        \u002F\u002F 图片\u002F视频将保存的目录\n    name='animals_test',        \u002F\u002F output_dir 下用于保存图片\u002F视频的子目录\n    guidance_scale=8.5,         \u002F\u002F 数值越高越贴近提示词，数值越低则让模型自由发挥\n    num_inference_steps=50,     \u002F\u002F 每生成一张图像所用的扩散步数。50 是一个不错的默认值\n)\n```\n\n### 制作音乐视频\n\n*新增！* 可以通过提供音频文件路径来为视频添加音乐。音频将决定插值的速度，使视频随着节拍变化 🎶\n\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import StableDiffusionWalkPipeline\nimport torch\n\npipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(\n    \"CompVis\u002Fstable-diffusion-v1-4\",\n    torch_dtype=torch.float16,\n).to(\"cuda\")\n\n\u002F\u002F 歌曲中的秒数。\naudio_offsets = [146, 148]  \u002F\u002F [开始, 结束]\nfps = 30  \u002F\u002F 测试时可使用较低的帧率（5 或 10），追求更高画质时则使用较高的帧率（30 或 60）\n\n\u002F\u002F 将秒数转换为帧数\nnum_interpolation_steps = [(b-a) * fps for a, b in zip(audio_offsets, audio_offsets[1:])]\n\nvideo_path = pipeline.walk(\n    prompts=['一只猫', '一只狗'],\n    seeds=[42, 1337],\n    num_interpolation_steps=num_interpolation_steps,\n    audio_filepath='audio.mp3',\n    audio_start_sec=audio_offsets[0],\n    fps=fps,\n    height=512,  \u002F\u002F 如果大于 512，则使用 64 的倍数；如果小于 512，则使用 8 的倍数。\n    width=512,   \u002F\u002F 如果大于 512，则使用 64 的倍数；如果小于 512，则使用 8 的倍数。\n    output_dir='dreams',        \u002F\u002F 图片\u002F视频将保存的目录\n    guidance_scale=7.5,         \u002F\u002F 数值越高越贴近提示词，数值越低则让模型自由发挥\n    num_inference_steps=50,     \u002F\u002F 每生成一张图像所用的扩散步数。50 是一个不错的默认值\n)\n```\n\n### 使用 UI\n\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import StableDiffusionWalkPipeline, Interface\nimport torch\n\npipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(\n    \"CompVis\u002Fstable-diffusion-v1-4\",\n    torch_dtype=torch.float16,\n).to(\"cuda\")\n\ninterface = Interface(pipeline)\ninterface.launch()\n```\n\n## 致谢\n\n这项工作基于 [@karpathy](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkarpathy) 分享的 [脚本](https:\u002F\u002Fgist.github.com\u002Fkarpathy\u002F00103b0037c5aaea32fe1da1af553355)。该脚本被修改为 [这个 gist](https:\u002F\u002Fgist.github.com\u002Fnateraw\u002Fc989468b74c616ebbc6474aa8cdd9e53)，随后又在此基础上进行了更新和改进，最终形成了这个仓库。\n\n## 贡献\n\n您可以在 [这里](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fissues) 提交任何问题或功能请求。\n\n祝您使用愉快 🤗\n\u003C!--暂时注释掉此部分，因为 RealESRGAN Python 包存在问题-->\n\u003C!--\n\n## 额外功能\n### 使用 Real-ESRGAN 进行超分辨率\n\n您还可以使用 [Real-ESRGAN](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxinntao\u002FReal-ESRGAN) 将您的图像放大 4 倍！\n\n当您通过 pip 安装最新版本的 `stable-diffusion-videos` 时，它就已经包含在内了！您可以像这样在 `walk` 函数中使用 `upsample=True`：\n\n```python\npipeline.walk(['一只猫', '一只狗'], [234, 345], upsample=True)\n```\n\n上述操作可能会导致显存不足。没关系，您可以单独进行超分辨率处理。\n\n要对单张图像进行超分辨率处理：\n\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import RealESRGANModel\n\nmodel = RealESRGANModel.from_pretrained('nateraw\u002Freal-esrgan')\nenhanced_image = model('your_file.jpg')\n```\n\n或者，对整个文件夹进行处理：\n\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import RealESRGANModel\n\nmodel = RealESRGANModel.from_pretrained('nateraw\u002Freal-esrgan')\nmodel.upsample_imagefolder('path\u002Fto\u002Fimages\u002F', 'path\u002Fto\u002Foutput_dir')\n```\n-->","# stable-diffusion-videos 快速上手指南\n\n`stable-diffusion-videos` 是一个基于 Stable Diffusion 的开源工具，支持生成图像渐变视频（Morphing Videos），并可将音频节奏同步到视频插值中。\n\n## 环境准备\n\n- **操作系统**：Linux \u002F macOS \u002F Windows\n- **Python 版本**：3.8+\n- **GPU 要求**：推荐使用 NVIDIA GPU（需安装 CUDA 驱动）；Apple M1\u002FM2 芯片可使用 MPS，但需使用 `torch.float32`\n- **依赖项**：\n  - PyTorch\n  - Transformers\n  - Diffusers\n  - FFmpeg（用于视频合成，需单独安装）\n\n> 💡 提示：国内用户可配置清华或阿里镜像源加速 pip 安装：\n> ```bash\n> pip install -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple stable_diffusion_videos\n> ```\n\n## 安装步骤\n\n使用 pip 一键安装：\n\n```bash\npip install stable_diffusion_videos\n```\n\n如需使用音频同步功能，请确保已安装 `ffmpeg`：\n\n- Ubuntu\u002FDebian:\n  ```bash\n  sudo apt update && sudo apt install ffmpeg\n  ```\n- macOS (Homebrew):\n  ```bash\n  brew install ffmpeg\n  ```\n- Windows:\n  下载预编译包或采用 `conda install -c conda-forge ffmpeg`\n\n## 基本使用\n\n以下是最小可用示例，生成从\"a cat\"到\"a dog\"的渐变视频：\n\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import StableDiffusionWalkPipeline\nimport torch\n\npipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(\n    \"CompVis\u002Fstable-diffusion-v1-4\",\n    torch_dtype=torch.float16,\n).to(\"cuda\")\n\nvideo_path = pipeline.walk(\n    prompts=['a cat', 'a dog'],\n    seeds=[42, 1337],\n    num_interpolation_steps=3,\n    height=512,\n    width=512,\n    output_dir='dreams',\n    name='animals_test',\n    guidance_scale=8.5,\n    num_inference_steps=50,\n)\n```\n\n生成的视频将保存在 `dreams\u002Fanimals_test` 目录下。\n\n> ⚠️ Apple M1 用户请将 `torch_dtype` 改为 `torch.float32`，并将设备改为 `\"mps\"`。","一位独立音乐人正在为他的新歌《梦境穿梭》制作官方 MV，希望画面能随着歌词意境从“宁静的星空”平滑过渡到“燃烧的星系”，并严格卡点音乐节奏。\n\n### 没有 stable-diffusion-videos 时\n- **转场生硬割裂**：传统方法只能生成静态图再强行拼接，导致画面在两个场景间瞬间跳变，缺乏梦幻般的流动感。\n- **音画同步困难**：需要手动计算每一帧的时间戳来匹配音乐节拍，耗时耗力且难以精确对齐鼓点。\n- **技术门槛极高**：若要实现潜空间（latent space）插值动画，需自行编写复杂的扩散模型推理脚本和数学算法。\n- **迭代成本高昂**：调整提示词或种子数后，必须重新运行整个渲染流程，无法快速预览不同创意效果。\n\n### 使用 stable-diffusion-videos 后\n- **丝滑自然变形**：利用潜空间探索技术，只需输入“宁静的星空”和“燃烧的星系”两个提示词，即可自动生成平滑morphing动画。\n- **自动卡点生成**：直接传入音频文件和时间偏移量，工具自动根据音乐时长计算插值步数，让画面变换完美契合旋律节奏。\n- **开箱即用体验**：通过简单的 Python API 或内置 UI 界面，几分钟内即可部署并生成高质量视频，无需深究底层数学原理。\n- **灵活快速试错**：支持自由调整种子数、引导尺度及插值步数，创作者可迅速对比多种视觉风格并选定最佳方案。\n\nstable-diffusion-videos 将复杂的 AI 视频生成技术转化为直观的创作流，让艺术家能专注于创意表达而非代码实现。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fnateraw_stable-diffusion-videos_a420176a.png","nateraw","Nathan Raw","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fnateraw_0e6d2850.jpg","\r\n    \r\n    \r\n    Pretending to program\r\n\r\n\r\n",null,"_nateraw","nateraw.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw",[81,85],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Python","#3572A5",83,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",17,4675,450,"2026-04-08T02:07:03","Apache-2.0","Linux, macOS, Windows","NVIDIA GPU 必需 (使用 'cuda')；Apple M1\u002FM2 芯片支持 (使用 MPS，但需指定 torch.float32)；显存需求未明确说明，但注释提及高分辨率或超分功能可能导致显存不足 (VRAM)，建议 8GB+。","未说明",{"notes":97,"python":95,"dependencies":98},"1. Apple M1 架构用户必须使用 torch.float32，因为 MPS 后端不支持 torch.float16。\n2. 图像分辨率设置：大于 512 时请使用 64 的倍数，小于 512 时请使用 8 的倍数。\n3. 可通过提供音频文件路径生成卡点音乐视频，音频将决定插值速率。\n4. 默认预训练模型为 'CompVis\u002Fstable-diffusion-v1-4'。\n5. 包含可选的 Real-ESRGAN 超分功能，但可能因显存不足而失败，建议单独对图片或文件夹进行超分处理。",[99,100,101,102,103],"stable_diffusion_videos","torch","transformers (隐含，用于加载 CompVis\u002Fstable-diffusion-v1-4)","diffusers (隐含，StableDiffusionWalkPipeline 基础)","RealESRGAN (可选，用于图像超分)",[15,14],[106,107,108,109,110],"ai-art","huggingface","huggingface-diffusers","machine-learning","stable-diffusion","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-11T18:32:44.683556",[114,119,124,129,134,139,143],{"id":115,"question_zh":116,"answer_zh":117,"source_url":118},26409,"如何加载自定义微调过的 Stable Diffusion 模型（如 Dreambooth 模型）而不是默认的 Hugging Face 模型？","你可以使用 `StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained` 方法，将模型路径替换为你本地的 checkpoint 文件路径或 Hugging Face 上的自定义模型 ID。保持其余代码不变即可。例如：\n```python\npipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(\n    \"path\u002Fto\u002Fyour\u002Fcustom-model\",\n    torch_dtype=torch.float16,\n).to(\"cuda\")\n```\n确保你的自定义模型格式与 Stable Diffusion v1.4\u002Fv1.5 兼容。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fissues\u002F141",{"id":120,"question_zh":121,"answer_zh":122,"source_url":123},26410,"如何使用最新的 Stable Diffusion 2.0 或 2.1 版本？","需要安装仓库的主分支以获取修复后的支持，然后指定模型 ID 为 `stabilityai\u002Fstable-diffusion-2-1` 并配置调度器。示例代码如下：\n```bash\npip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\n```\n```python\nimport torch\nfrom stable_diffusion_videos import StableDiffusionWalkPipeline\nfrom diffusers import DPMSolverMultistepScheduler\n\ndevice = \"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\"\ntorch_dtype = torch.float16 if device == \"cuda\" else torch.float32\n\npipe = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(\n    \"stabilityai\u002Fstable-diffusion-2-1\",\n    torch_dtype=torch_dtype,\n).to(device)\n\n# 设置更快的调度器\npipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)\n\npipe.walk(\n    prompts=['a cat', 'a dog'],\n    seeds=[1234, 4321],\n    num_interpolation_steps=5,\n    num_inference_steps=50,\n    fps=5,\n)\n```","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fissues\u002F162",{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":128},26411,"如何在 M1 Mac (MPS) 上解决 \"lerp_kernel_scalar not implemented for 'Half'\" 错误？","该错误是因为 MPS 后端尚不支持半精度（float16）。解决方法是将 `torch_dtype` 显式设置为 `torch.float32`。虽然这会增加显存占用（约 13GB+），但可以正常运行。示例代码：\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import StableDiffusionWalkPipeline\nimport torch\n\npipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(\n    \"CompVis\u002Fstable-diffusion-v1-4\",\n    torch_dtype=torch.float32,  # 必须使用 float32\n    revision=\"fp16\",\n).to(\"mps\")\n\nvideo_path = pipeline.walk(\n    prompts=['prompt 1', 'prompt 2'],\n    seeds=[737398, 13],\n    num_interpolation_steps=120,\n    height=512,\n    width=512,\n    output_dir='dreams'\n)\n```","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fissues\u002F125",{"id":130,"question_zh":131,"answer_zh":132,"source_url":133},26412,"是否可以为不同的提示词（prompts）设置不同的生成步数（num_steps）？","是的，可以将 `num_steps` 参数从整数改为整数列表，以便为每个提示词对设置不同的插值步数。如果传入的是整数，代码会自动将其转换为列表应用于所有步骤。实现逻辑大致如下：\n```python\nif isinstance(num_steps, int):\n    num_steps = [num_steps] * (len(prompts) - 1)\n```\n在迭代时，程序会压缩（zip）prompts、seeds 和 num_steps 列表。此配置会被保存在 prompt_config 中，支持断点续传（resume=True）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fissues\u002F41",{"id":135,"question_zh":136,"answer_zh":137,"source_url":138},26413,"如何在 Colab 中以编程方式使用 walk 函数处理三个或更多提示词？","可以直接调用 `walk` 函数并传入提示词列表和对应的种子列表，不再受限于 Gradio 界面的两个提示词限制。示例配置如下：\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import walk\n\nvideo_path = walk(\n    ['Prompt1', 'Prompt2', 'Prompt3'], \n    seeds=[4332, 1337, 692671],\n    name='trippy',            \n    guidance_scale=17.5,   \n    num_interpolation_steps=200,     \n    num_inference_steps=50,     \n    scheduler='ddim',           \n    disable_tqdm=False,        \n    make_video=True,           \n    use_lerp_for_text=True,   \n    do_loop=True,             \n    upsample=True\n)\n```\n如果遇到 `TypeError: walk() got an unexpected keyword argument` 错误，请确保已安装最新版本的库。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fissues\u002F64",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":118},26414,"如何在生成的视频中添加自定义的 FFmpeg 命令或进行后期处理？","目前库中没有直接参数化支持注入 FFmpeg 命令。建议的解决方案是直接解析 `make_video_pyav` 函数，或者更简单地，在视频生成完成后，单独运行 FFmpeg 命令对输出文件进行处理。例如：\n```bash\nffmpeg -i output.mp4 -vf \"scale=1280:720\" final_output.mp4\n```\n你可以根据需求编写任何标准的 FFmpeg 命令来处理生成的视频文件。",{"id":144,"question_zh":145,"answer_zh":146,"source_url":147},26415,"为什么在 M1 Mac 上导入 Interface 时会报错 \"cannot import name 'Interface'\"？","这通常是由于环境依赖问题或包版本不一致导致的。如果在 Colab 中正常但在本地 M1 环境报错，请尝试重新安装最新的主分支版本以确保包含所有模块：\n```bash\npip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\n```\n如果问题依旧，可能是 `__init__.py` 中的懒加载机制在特定 Python 版本或环境下未能正确暴露 `Interface` 类，建议检查虚拟环境是否干净或直接导入具体模块路径。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fissues\u002F38",[149,154,159,164,169,174,179,184,189,194,199,204,209,214,219,224,229,234,239,244],{"id":150,"version":151,"summary_zh":152,"released_at":153},171632,"v0.9.2","## 变更内容\n* 由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F217 中修复了安装时的错误\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.9.1...v0.9.2","2025-12-16T08:16:07",{"id":155,"version":156,"summary_zh":157,"released_at":158},171633,"v0.9.1","## 变更内容\n* 修复了一些 bug\n* pkg：由 @Borda 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F208 中将 `setup.py` 转换为标准的 `pyproject.toml`\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.9.0...v0.9.1","2024-09-21T05:10:02",{"id":160,"version":161,"summary_zh":162,"released_at":163},171634,"v0.9.0","## 变更内容\n* @Atomic-Germ 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F149 中更新了 MPS 案例的 README.md\n* @seriousran 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F144 中移除了 v2.1 的 autocast\n* @philgzl 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F154 中为 `upsample_imagefolder` 添加了 `recursive` 选项\n* @charlielito 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F157 中添加了工具函数，并在 PyTorch 和 Flax 流水线中复用这些函数\n* @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F166 中修复了 >= v2 版本模型的 `from_pretrained` 方法\n* @philgzl 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F156 中添加了更完善的日志记录\n* @philgzl 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F155 中将 `make_video` 作为 `StableDiffusionWalkPipeline.walk` 的一个选项添加\n* @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F191 中更新了示例\n* @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F192 中更新了 README\n* @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F207 中修复了损坏的 Colab 笔记本\n\n## 新贡献者\n* @Atomic-Germ 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F149 中做出了首次贡献\n* @seriousran 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F144 中做出了首次贡献\n* @philgzl 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F154 中做出了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.8.1...v0.9.0","2024-05-07T03:19:11",{"id":165,"version":166,"summary_zh":167,"released_at":168},171635,"v0.8.1","## 变更内容\n* 🔥 @charlielito 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F140 中实现了对 TPU 的支持，采用 Flax 框架\n* @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F148 中发布了 0.8.1 版本\n\n## 新贡献者\n* 🔥 @charlielito 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F140 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.8.0...v0.8.1","2023-01-20T22:00:59",{"id":170,"version":171,"summary_zh":172,"released_at":173},171636,"v0.8.0","## 变更内容\n* 由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F135 中从管道中移除自动类型转换\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.7.1...v0.8.0","2023-01-06T20:41:56",{"id":175,"version":176,"summary_zh":177,"released_at":178},171637,"v0.7.1","## 变更内容\n* 热修复 0.7.1，由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F123 中提交\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.7.0...v0.7.1","2022-12-05T18:14:05",{"id":180,"version":181,"summary_zh":182,"released_at":183},171638,"v0.7.0","## 变更内容\n* 由 @thehappydinoa 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F88 中更新了 README.md\n* 由 @ggozad 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F105 中允许 MPS 设备使用 Gradio 界面\n* 由 @eltociear 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F115 中修复了 stable_diffusion_videos.ipynb 中的拼写错误\n* 由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F121 中升级至 Diffusers 0.9.0\n\n## 新贡献者\n* @thehappydinoa 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F88 中完成了首次贡献\n* @ggozad 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F105 中完成了首次贡献\n* @eltociear 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F115 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.6.2...v0.7.0","2022-12-05T17:56:06",{"id":185,"version":186,"summary_zh":187,"released_at":188},171639,"v0.6.2","## 变更内容\n* 由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F95 中修复了音频插值权重的计算问题。\n* 由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F96 中添加了一些示例脚本。\n* 由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F97 中将版本固定为 0.6.2。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.6.1...v0.6.2","2022-10-25T20:55:56",{"id":190,"version":191,"summary_zh":192,"released_at":193},171640,"v0.6.1","本次发布将 `av` 的版本锁定为 `\u003C10.0.0`，因为最新版本会导致 `torchvision.io.write_video` 函数失效，而我们在本包中正使用该函数。\n\n## 变更内容\n* 更新 `requirements.txt`，由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F91 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.6.0...v0.6.1","2022-10-22T03:49:14",{"id":195,"version":196,"summary_zh":197,"released_at":198},171641,"v0.6.0","## 新界面！\n\n现在，界面是管道的封装，允许你在应用中使用任何你想要的管道实例。\n\n```python\nfrom stable_diffusion_videos import StableDiffusionWalkPipeline, Interface\nimport torch\n\npipeline = StableDiffusionWalkPipeline.from_pretrained(\n    \"CompVis\u002Fstable-diffusion-v1-4\",\n    torch_dtype=torch.float16,\n    revision=\"fp16\",\n).to(\"cuda\")\n\ninterface = Interface(pipeline)\ninterface.launch(debug=True)\n```\n\n## 变更内容\n* :sparkles: 为图像生成添加名称，并为管道添加平铺属性，由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F78 中实现\n* 针对 diffusers 0.5.1 的更新，由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F82 中完成\n* 清理并修复测试，由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F84 中完成\n* 新界面，由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F85 中实现\n* 更新笔记本以包含新界面及访问提示信息，由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F86 中完成\n* 针对 diffusers 0.6.0 的更新以及 0.6.0 版本的发布，由 @nateraw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F87 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.5.3...v0.6.0","2022-10-20T03:26:54",{"id":200,"version":201,"summary_zh":202,"released_at":203},171642,"v0.5.3","## What's Changed\r\n* Couple quick bugfixes by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F74\r\n* Fix audio alignment and add basic tests by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F76\r\n* Release 0.5.3 by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F77\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.5.2...v0.5.3","2022-10-11T01:57:17",{"id":205,"version":206,"summary_zh":207,"released_at":208},171643,"v0.5.2","Release 0.5.1 failed because I didn't update the version in __init__.py properly. retrying.\r\n\r\n## What's Changed\r\n* :pushpin: update version to 0.5.1 by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F72\r\n* :pushpin: update release version to 0.5.2 by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F73\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.5.1...v0.5.2","2022-10-10T18:06:20",{"id":210,"version":211,"summary_zh":212,"released_at":213},171644,"v0.5.1","## What's Changed\r\n* Bugfixes by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F69\r\n* add image generation function by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F70\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.5.0...v0.5.1","2022-10-10T18:02:39",{"id":215,"version":216,"summary_zh":217,"released_at":218},171645,"v0.5.0","## What's Changed\r\n\r\n**🔥 This PR introduced ability to make music videos that interpolate to the beat of the song!!**\r\n* :art: big restructure by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F65\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.4.0...v0.5.0","2022-10-07T21:32:31",{"id":220,"version":221,"summary_zh":222,"released_at":223},171646,"v0.4.0","## What's Changed\r\n* CD: allow from draft by @Borda in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F51\r\n* use lerp for text by default by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F55\r\n* added param typing to walk function and updated the walk function to take in num_steps as a list by @danielpatrickhug in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F52\r\n* Rename num_steps to num_interpolation_steps by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F61\r\n* Update version to 0.4.0 by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F62\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @Borda made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F51\r\n* @danielpatrickhug made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F52\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.3.0...v0.4.0","2022-10-06T19:21:00",{"id":225,"version":226,"summary_zh":227,"released_at":228},171647,"v0.3.0","# `stable_diffusion_videos==0.3.0` 🚀\r\n\r\n## Highlights\r\n\r\n### Resume Support 🔥\r\n\r\nYou can now resume unfinished runs instead of starting over. Just pass `resume=True` and we'll resume the run at `\u003Coutput_dir>\u002F\u003Cname>`.\r\n\r\n```python\r\nfrom stable_diffusion_videos import walk\r\n\r\nvideo_path = walk(\r\n    output_dir='dreams',\r\n    name='my_unfinished_run',\r\n    resume=True  # All you need to do!\r\n)\r\n```\r\n\r\nThank you to @codefaux for adding this feature.\r\n\r\n### Batch Inference 🔥\r\n\r\nWe've been generating frames one at a time. It's **a lot faster** to do more than one instead. Play with the `batch_size` kwarg until you go out of memory, then reduce the value by 1. For me, I am able to do `batch_size=4` on a V100 16GB, which generates images ~20% faster.\r\n\r\n```python\r\nfrom stable_diffusion_videos import walk\r\n\r\nwalk(\r\n    prompts=['a cat', 'a dog'],\r\n    seeds=[42, 123],\r\n    batch_size=4,  # All you need to do!\r\n    num_steps=60,\r\n    make_video=True\r\n)\r\n```\r\n\r\n\r\n\r\n## What's Changed\r\n* adding fps as param to walk by @kennethgoodman in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F23\r\n* Add option for lower VRAM by @0x1355 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F31\r\n* Resume support by @codefaux and @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F42\r\n* Remove unnecessary video file from repo by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F43\r\n* Add batch inference by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F45\r\n* Save in .png instead of .jpg by @0x1355 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F44\r\n* Add `frame_filename_ext` to control saving\u002Fresuming from .png or .jpg by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F47\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @kennethgoodman made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F23\r\n* @0x1355 made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F31\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.2.0...v0.3.0","2022-09-21T06:07:09",{"id":230,"version":231,"summary_zh":232,"released_at":233},171648,"v0.2.0","You can now do 4x upsampling (thanks to [Real-ESRGAN](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxinntao\u002FReal-ESRGAN)) to make your results even more awesome!\r\n\r\n## What's Changed\r\n* Add upsampling with Real-ESRGAN by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F21\r\n* :pushpin: update version by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F22\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.1.2...v0.2.0","2022-09-12T10:27:47",{"id":235,"version":236,"summary_zh":237,"released_at":238},171649,"v0.1.2","## What's Changed\r\n* Add prompt config, various utils and update to diffusers==0.3.0 by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F17\r\n* Update version tag for 0.1.2 by @nateraw in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fpull\u002F18\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnateraw\u002Fstable-diffusion-videos\u002Fcompare\u002Fv0.1.1...v0.1.2","2022-09-09T03:06:48",{"id":240,"version":241,"summary_zh":242,"released_at":243},171650,"v0.1.1","Try release again","2022-09-07T22:00:02",{"id":245,"version":246,"summary_zh":247,"released_at":248},171651,"v0.1.0","add pypi package","2022-09-07T18:48:39"]