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Ruyi-Modelle: Generieren Sie Open-Source-Modelle für Bild und Video, die Objektivsteuerung und Bewegungsamplitudensteuerung unterstützen.

Allgemeine Einführung

Ruyi-Models ist ein Open-Source-Projekt zur Erzeugung von Videos in hoher Qualität aus Bildern. Das vom IamCreateAI-Team entwickelte Projekt unterstützt die Generierung von Videos in Kinoqualität mit einer Auflösung von 768 und 24 Bildern pro Sekunde für insgesamt 5 Sekunden und 120 Bilder. Ruyi-Models unterstützt Shot-Control und Motion-Control und kann mit RTX 3090- oder RTX 4090-Grafikkarten verlustfreie Videos mit einer Auflösung von 512 und 120 Bildern (oder 768 und etwa 72 Bildern) generieren. Das Projekt bietet detaillierte Installations- und Das Projekt bietet detaillierte Installations- und Nutzungsanweisungen für verschiedene Benutzeranforderungen.

Ruyi-Modelle: Generierung von Open-Source-Modellen für Bild und Video, Unterstützung von Objektivsteuerung und Bewegungsamplitudensteuerung-1

Offizielle Website: https://www.iamcreate.ai/


 

Funktionsliste

  • Bild-zu-Video-Generierung: Generieren Sie hochwertige Videos in Kinoqualität.
  • Objektivsteuerung: Unterstützung von Links/Rechts, Oben/Unten und statischer Steuerung des Objektivs.
  • Bewegungsamplitudensteuerung: Unterstützt verschiedene Amplituden der Bewegungssteuerung.
  • GPU-Speicheroptimierung: Bietet eine Vielzahl von GPU-Speicheroptimierungsoptionen, um den Anforderungen verschiedener Benutzer gerecht zu werden.
  • Mehrere Montageoptionen: Unterstützung für die Installation über ComfyUI Manager und manuelle Installation.
  • Modell-Download: Unterstützt automatischen und manuellen Modell-Download.

 

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

  1. Klonen Sie das Repository und installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:
    git clone https://github.com/IamCreateAI/Ruyi-Models
    cd Ruyi-Modelle
    pip install -r anforderungen.txt
    
  2. Für ComfyUI-Benutzer:
    • Methode 1: Installation über den ComfyUI Manager.

Starten Sie ComfyUI und öffnen Sie den Manager, wählen Sie Custom Nodes Manager und suchen Sie nach "Ruyi". Wählen Sie ComfyUI-Ruyi im Suchergebnis (wie im Screenshot unten gezeigt) und klicken Sie auf "Installieren", um es zu installieren.

Ruyi-Modelle: Bild-zu-Video-Modelle für die Generierung hochwertiger Videos-1

Suchen Sie schließlich nach "ComfyUI-VideoHelperSuite" und installieren Sie es.

    • Methode 2: Manuelle Installation:
      cd ComfyUI/custom_nodes/
      git clone https://github.com/IamCreateAI/Ruyi-Models.git
      pip install -r Ruyi-Modelle/voraussetzungen.txt
      
  1. Installieren Sie ComfyUI-VideoHelperSuite, um die Videoausgabe anzuzeigen:
    cd ComfyUI/custom_nodes/
    git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite.git
    pip install -r ComfyUI-VideoHelperSuite/requirements.txt
    
  2. Für Windows-Benutzer:
    • Verwenden Sie die Distribution ComfyUI_windows_portable_nvidia:
      cd ComfyUI_windows_portable/ComfyUI/custom_nodes
      git clone https://github.com/IamCreateAI/Ruyi-Models.git
      ... \... \python_embedded\python.exe -m pip install -r Ruyi-Models/requirements.txt
      

Verwendung

  1. Laden Sie das Modell herunter und speichern Sie es unter dem angegebenen Pfad:
    • Laden Sie zum Beispiel das Modell Ruyi-Mini-7B herunter und speichern Sie es im Verzeichnis Ruyi-Modelle/Modelle Ordner.
    • Für ComfyUI-Benutzer sollte der Pfad lauten ComfyUI/Modelle/Ruyi.
  2. Führen Sie das Modell aus:
    • Direkt mit Python-Code ausführen:
      python3 vorhersage_i2v.py
      
    • Das Skript lädt das Modell in die Datei Ruyi-Modelle/Modelle und verwenden Sie den Ordner Vermögenswerte Die Bilder im Ordner werden als Start- und Endbilder für die Videoinferenz verwendet. Die Variablen im Skript können geändert werden, um die Eingabebilder zu ersetzen und Parameter wie Videolänge und -auflösung festzulegen.
  3. GPU-Speicheroptimierung:
    • Angebot GPU_memory_mode im Gesang antworten GPU_offload_steps Option zur Reduzierung des GPU-Speicherverbrauchs, um den Anforderungen verschiedener Benutzer gerecht zu werden. Die Verwendung von weniger GPU-Speicher erfordert mehr RAM und längere Generierungszeiten.
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