AI新风口？首个高质量「文生视频」模型Zeroscope引发开源大战：最低8G显存可跑
文生图模型StableDiffusion开源后，将「AI艺术」彻底平民化，只需一张消费级显卡即可制作出非常精美的图片。而文本转视频领域，目前质量较高的只有Runway前不久推出的商用Gen-2模型，开源界还没有一个能打的模型。最近，Huggingface上有作者发布了一个文生视频模型Zeroscope_v2，基于17亿参数量的ModelScope-text-to-video-synthesis模型进行二次开发。图片模型链接：https://huggingface.co/cerspense/zeroscop
文生图模型Stable Diffusion开源后，将「AI艺术」彻底平民化，只需一张消费级显卡即可制作出非常精美的图片。
而文本转视频领域，目前质量较高的只有Runway前不久推出的商用Gen-2模型，开源界还没有一个能打的模型。
最近，Huggingface上有作者发布了一个文生视频模型Zeroscope_v2，基于17亿参数量的ModelScope-text-to-video-synthesis模型进行二次开发。
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模型链接：https://huggingface.co/cerspense/zeroscope_v2_576w
相比于原版本，Zeroscope生成的视频没有水印，并且流畅度和分辨率都得到了提升，适配16:9的宽高比。
开发者cerspense表示，他的目标就是和Gen-2进行开源较量，即提高模型质量的同时，还能免费供大众使用。
Zeroscope_v2包括两个版本，其中Zeroscope_v2 567w可以快速生成576x320像素分辨率、帧率为30帧/秒的视频，可用于视频概念的快速验证，只需要约7.9GB的显存即可运行。
Zeroscope_v2 XL可以生成1024x576分辨率的高清视频，大约需要15.3GB的显存。
Zeroscope还可以与音乐生成工具MusicGen一起使用，快速制作一个纯原创短视频。
Zeroscope模型的训练用到了9923个视频片段（clip）以及29769个标注帧，每个片段包括24帧。偏移噪声包括视频帧内对象的随机移位、帧定时（frame timings）的轻微变化或微小失真。
训练期间引入噪声可以增强模型对数据分布的理解，从而可以生成更多样化的逼真视频，并更有效地解释文本描述中的变化。
使用方法
使用stable diffusion webui
在Huggingface上下载zs2_XL目录下的权重文件，然后放到stable-diffusion-webui\models\ModelScope\t2v目录下即可。
在生成视频时，推荐的降噪强度值为0.66到0.85
使用Colab
笔记链接：https://colab.research.google.com/drive/1TsZmatSu1-1lNBeOqz3_9Zq5P2c0xTTq?usp=sharing
先点击Step 1下的运行按钮，等待安装，大约需要3分钟；
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当按钮旁边出现绿色复选标记时，继续执行下一步。
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点击想要安装模型附近的运行按钮，为了能够在Colab中快速获得3秒左右的剪辑视频，更推荐使用低分辨率的ZeroScope模型（576或448）。
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如果相运行更高分辨率模型（Potat 1或ZeroScope XL），运行也会更费时间，需要做出权衡。
再次等待复选标记出现，继续执行下一步。
选择在Step2中安装并希望使用的模型型号，对于更高分辨率的模型，推荐下面的配置参数，不需要太长的生成时间。
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然后为目标视频效果输入提示词，也可以输入否定提示（negative prompts），再按下运行按钮。
等待一会后，生成的视频就会被放置在outputs目录下。
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「文生视频」开源竞赛
目前来说，文生视频领域仍处于起步阶段，即便是最好的工具也只能生成几秒钟的视频，并且通常存在较大的视觉缺陷。
但其实文生图模型最初也面临着类似的问题，但仅仅几个月后就实现了照片级真实感。
不过与文生图模型不同的是，视频领域在训练和生成期间所需要的资源都要更比图像更多。
虽然谷歌已经研发出了Phenaki和Imagen Video模型，可以生成高分辨率、更长、逻辑连贯的视频片段，但公众无法使用到这两个模型；Meta的Make-a-Video模型也同样没有发布。
目前可用的工具仍然只有Runway的商用模型Gen-2，此次Zeroscope的发布也标志着文生视频领域第一个高质量开源模型的出现。
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