



亞婆燈甘輕,『亞婆燈』細細紙燈. 壹串拾幾盏燈, 挂係房保佑細孥仔健康.
BOOKCARD
首先利用『Stable Diffusion WebUI』生成人像同背景.
Mercury Playback Engine GPU Acceleration | GPU加速 |
Mercury Playback Engine Software Only | CPU加速 |
Timecode時間碼 | |
Feet+frames 16mm | 16mm菲冧 |
Feet+frames 35mm | 35mm菲冧 |
Frames畫格 | 祗計影片格數量 |
Audio Samples | 音頻采樣(時:分:秒:幀) |
Milliseconds | 亳秒(時:分:秒:亳秒) |
DV | DV摄录機 |
HDV | HDV摄录機 |
Documents文檔 | 用戶檔䅁夾 |
Same As Project項目 | 工程路徑 |
Custom自定 | 自定檔䅁夾 |
C:\Program Files\Python310\Scripts\transparent-background-gui.exe |
格式Format | H.264 |
預設PRESET | Youtube 720p HD |
AnimateDif 係文本生視頻插件.
https://github.com/guoyww/AnimateDiff/ |
下載插件:
https://github.com/continue-revolution/sd-webui-animatediff.git |
C:\stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-animatediff |
C:\stable-diffusion-webui\tmp\sd-webui-animatediff |
連下面網址,下载AnimateDiff模型
https://huggingface.co/guoyww/animatediff/tree/main |
Motion module. | |
mm_sd_v14.ckpt | SD1.5模型 |
mm_sd_v15.ckpt | SD1.5模型 |
mm_sd_v15_v2.ckpt | SD1.5模型 |
mm_sdxl_v10_beta.ckpt | SDXL模型, 增添
–disable-safe-unpickle |
v3_sd15_adapter.ckpt | |
v3_sd15_mm.ckpt | |
v3_sd15_sparsectrl_rgb.ckpt | |
v3_sd15_sparsectrl_scribble.ckpt |
將AnimateDiff模型擺係下面路徑
C:\stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-animatediff\model |
使sdxl模型,但animatediff加载sd1.5模型會報錯,係『Motion module』加载『mm_sdxl_v10_beta.ckpt』.
AssertionError: Motion module incompatible with SD. You are using SDXL with MotionModuleType.AnimateDiffV2. |
將8个控制镜头LoRA模型擺係下面路徑
C:\stable-diffusion-webui\models\Lora |
編緝『webui-user.bat』係『COMMANDLINE_ARGS』禁安全檢查,添增『–disable-safe-unpickle』
C:\stable-diffusion-webui\webui-user.bat |
set COMMANDLINE_ARGS= –xformers –disable-safe-unpickle |
–disable-safe-unpickle | 禁安全檢查 |
–no-gradio-queue |
『Save format』輸出檔可楝『gif/mp4/png』, 輸出擺係下列路徑.
C:\stable-diffusion-webui\outputs\txt2img-images\AnimateDiff |
C:\stable-diffusion-webui\outputs\img2img-images\AnimateDiff |
勾『Enable AnimateDiff』激活, 吾係冇郁.
『Number of frames』總格量.
『FPS』每秒幾格, 默認8.
Number of frames/ FPS=Duration時長 |
『Display Loop number』默認0.循環放带.
『Context batch size』批處理規模.
SD1.5 | 16 |
SDXL | 8 |
『Closed loop』閉環
N | 首尾格吾同 |
R-P | 閉環首尾格一致,尾4格漸變 |
R+P | 閉環首尾格一致,尾12格漸變 |
A | 閉環首尾格一致, 關䭈格至尾格漸變 |
『STRIDE』運動步幅, 默認1, 以1^2
STRIDE 步幅 | |
1 | [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] |
2 | [0, 2, 4, 6], [1, 3, 5, 7] |
4 | [0, 4], [1, 5], [2, 6], [3, 7] |
『Overlap』重叠, 默認-1, 即『Context batch size/4』, 改為
『Frame Interpolation』格與格之間插值平滑動畫.用Deforum插件插值.
Off | 閂插值 |
FILM | 激活插值, 按照Interp X插入動畫格 |
『Interp X』控制動畫平滑度,默認10.每1個原始格增加10格. 『Number of frames * Interp X』
激活『FILM』後, 總格量增大, 降低『FPS』控制動畫播放速度
下載Deforum插件:
https://github.com/deforum-art/deforum-for-automatic1111-webui.git |
當咒詞過長, 會彈出『TORCH_USE_CUDA_DSA』.使舊版本animatediff『sd-webui-animatediff-1.13.1.zip』.
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions. |
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions. |
例 | |
checkpoint | BoleromixSD_v10.safetensors |
vae | vaeFtMse840000EmaPruned_vaeFtMse840k.safetensors |
Sampling method采樣法 | DPM++ 2M Karras |
Sampling steps | 20 |
Width*height | 512*512 |
CFC scale提示詞關連 | 7 |
seed随機數 | 1676223524 |
Enable AnimateDiff | 使能 |
Motion module | mm_sd_v15_v2.ckpt |
Save format格式 | GIF |
Number of frames | 8 |
FPS | 8 |
Display loop number | 0 |
Context batch size | 16 |
Stride | 1 |
Overlap重疊 | 0 |
Closed loop | 閉環A |
Frame Interpolation | FILM 插值 |
Interp X | 10 |
TiledDiffusion分區放大插件.將圖像自動分割細块,再𢴇行放大算放.降低顯存消耗,再将細塊重組為圖像.一氣呵成冇人工幹預.
https://github.com/pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 |
下載插件:
https://github.com/pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111.git |
C:\stable-diffusion-webui\extensions\multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 |
C:\stable-diffusion-webui\tmp\multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 |
『Model』揀『boleromix_v10.safetensors』
『VAE』揀『vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors』
『Width/height』寛高填『800*500』
『upscaler』放大算放『4x-UltraSharp』
『upscale by』放大倍 2,此值要大於1放大算放先𢴇行.
勾『Tiled Diffusion』激活
『Method』平鋪算法揀『MultiDiffusion』
MultiDiffusion | 重繪 |
Mixture of Diffusers | 放大 |
『Latent tile width/ Latent tile height』細塊像素寛高默認96.最大128.值越大,效果好速度高.
『Latent Tile Overlap』細塊與細塊之間重叠像素.默認48.數值大,間隙細速度慢.
MultiDiffusion | 32/48 |
Mixture of Diffusers | 16/32 |
『Latent Tile batch size』批處理規模.默認4.顯存大值高速快.顯存細反而拖慢.
Adetailer自動檢測人臉,針對人臉自動生成遮罩,自動重繪修復臉形扭曲.一氣呵成, 吾使人工幹預.
https://github.com/Bing-su/adetailer |
https://github.com/Bing-su/adetailer.git |
CD C:\stable-diffusion-webui\extensions\ |
git clone https://github.com/Bing-su/adetailer.git |
C:\stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-animatediff |
C:\stable-diffusion-webui\tmp\sd-webui-animatediff |
勾ADetailer激活
揀Detection model检测模型,8s比8n說耗時長,修圖效果更佳.
Detection model检测模型 | |
Face_yolov8n.pt | 檢測重繪人面 |
Face_yolov8s.pt | 檢測重繪人面 |
Hand_yolov8n.pt | 檢測重繪手 |
Person_yolov8n-seg.pt | 檢測重繪整個人 |
Person_yolov8s-seg.pt | 檢測重繪整個人 |
Yolov8x-worldv2.pt | |
Mediapipe_face_full | 檢測重繪人臉 |
Mediapipe_face_short | |
mediapipe_face_mesh | |
mediapipe_face_eyes_only | 檢測重繪人眼 |
通過1st,2nd,3rd,4th, 叠加多個模型檢測并重繪
注册『Facebook』要HK電話冧靶.可能區域限制係『google play』下載吾到『facebook.apk』,可用下面URL地址下載後.
https://apkcombo.app/tw/facebook/com.facebook.katana/download/apk |
用USB磁碟复制入手機『DOWNLOAD』資料夾.係USB磁碟係装到app.
/storage/emulated/0/download |
為左張3HK電話咭,祗有買部『Google Pixel5』.鋪頭話係官翻機,冇黑色得番綠色.部機擺得耐冇曬電,係大陸WIFI連線受限,實際可上網.
用『Google Pixel』手機要張『流動數據』『收發短信』『接打電話』叁合壹HK電話卡.手機要更新GOOGLE PLAY等程式先用得. 部機得128GB驚慢,實際運行流畅. 等有銀諗買『Google Pixel8 Pro 1TB』.首先HK電話罧靶, 愛蒞注冊Gmail郵箱.
装『Instagram』要『WhatsApp』收驗証碼. 且佢保安系統, 係新機登入要填舊舊機驗証碼, 登出舊機. 如果舊機跌左就大鑊.
後續, 冇過两日收到警告, 第日畀人停用,提出申訴後第日帳戶恢复,可能係『Instagram』判斷你係真人.
注册『WhatsApp』,要HK電話冧靶, SIM咭可『收短信』同埋『上網』流動數據.
注冊Google帳號即注冊Gmail郵箱,要諗定個名6字母,仲畀人注册到.仲有畫埋定logo 解像512px*512px. 揀『源界明朝』體. Google公司條列定明Gmail郵箱閑2年注消
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