mirror of
https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git
synced 2026-03-19 23:08:13 +00:00
update docs
This commit is contained in:
@@ -2,10 +2,48 @@
|
||||
|
||||
本文档介绍了一些在 DiffSynth 实现的 Diffusion 模型之外的相关技术,这些模型在图像和视频处理方面具有显著的应用潜力。
|
||||
|
||||
- **[RIFE](https://github.com/hzwer/ECCV2022-RIFE)**:FIRE(实时中间流估计算法)是一个基于实时中间流估计的帧插值(VFI)方法。FIRE采用了一种名为IFNet的神经网络,能够以更快的速度端到端估计中间流。为确保IFNet的稳定训练并提升整体性能,设计了一种特权蒸馏方案。FIRE不依赖于预训练的光流模型,能够支持任意时间步的帧插值,通过时间编码输入进行处理。
|
||||
- **[RIFE](https://github.com/hzwer/ECCV2022-RIFE)**:RIFE 是一个基于实时中间流估计的帧插值方法。采用 IFNet 结构的模型,能够以很快的速度端到端估计中间流。RIFE 不依赖于预训练的光流模型,能够支持任意时间步的帧插值,通过时间编码输入进行处理。
|
||||
|
||||
- **[ESRGAN](https://github.com/xinntao/ESRGAN)**: ESRGAN(增强型超分辨率生成对抗网络)是对 SRGAN 的一种改进方法,旨在提升单幅图像超分辨率的视觉质量。该方法通过优化SRGAN的三个关键组件——网络架构、对抗损失和感知损失,显著提升了生成图像的真实感。
|
||||
在这段代码中,我们用 RIFE 模型把视频的帧数提升到原来的两倍。
|
||||
|
||||
- **[FastBlend](https://arxiv.org/abs/2311.09265)**: FastBlend是一个用来平滑视频的无模型工具包,与 Diffusion 模型结合打造了强大的视频处理流程。该工具能够有效消除视频中的闪烁现象,对关键帧序列插值,并且可以基于单一图像处理完整视频。
|
||||
```python
|
||||
from diffsynth import VideoData, ModelManager, save_video
|
||||
from diffsynth.extensions.RIFE import RIFEInterpolater
|
||||
|
||||
model_manager = ModelManager(model_id_list=["RIFE"])
|
||||
rife = RIFEInterpolater.from_model_manager(model_manager)
|
||||
video = VideoData("input_video.mp4", height=512, width=768).raw_data()
|
||||
video = rife.interpolate(video)
|
||||
save_video(video, "output_video.mp4", fps=60)
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **[ESRGAN](https://github.com/xinntao/ESRGAN)**: ESRGAN 是一个图像超分辨率模型,能够实现四倍的分辨率提升。该方法通过优化网络架构、对抗损失和感知损失,显著提升了生成图像的真实感。
|
||||
|
||||
在这段代码中,我们用 ESRGAN 模型把图像分辨率提升到原来的四倍。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from PIL import Image
|
||||
from diffsynth import ModelManager
|
||||
from diffsynth.extensions.ESRGAN import ESRGAN
|
||||
|
||||
model_manager = ModelManager(model_id_list=["ESRGAN_x4"])
|
||||
rife = ESRGAN.from_model_manager(model_manager)
|
||||
image = Image.open("input_image.jpg")
|
||||
image = rife.upscale(image)
|
||||
image.save("output_image.jpg")
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **[FastBlend](https://arxiv.org/abs/2311.09265)**: FastBlend 不依赖模型的视频去闪烁算法,在使用图像生成模型逐帧处理过的视频(风格视频)中,通常会出现闪烁问题,FastBlend 则可以根据原视频(引导视频)中的运动特征,消除风格视频中的闪烁。
|
||||
|
||||
在这段代码中,我们用 FastBlend 把风格视频中的闪烁效果删除。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from diffsynth import VideoData, save_video
|
||||
from diffsynth.extensions.FastBlend import FastBlendSmoother
|
||||
|
||||
fastblend = FastBlendSmoother()
|
||||
guide_video = VideoData("guide_video.mp4", height=512, width=768).raw_data()
|
||||
style_video = VideoData("style_video.mp4", height=512, width=768).raw_data()
|
||||
output_video = fastblend(style_video, original_frames=guide_video)
|
||||
save_video(output_video, "output_video.mp4", fps=30)
|
||||
```
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user