/ Модель

Характеристики

Лицензия
CreativeML OpenRAIL-M
Библиотека
diffusers
Опубликована
27 мар 2023

text2video-zero-controlnet-canny-avatar

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Модель генерирует видео и изображения в стиле аватара по текстовым запросам с управлением по контурам Canny.

27скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены6 апр 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображения» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Text2Video-Zero ControlNet Canny Avatar Style — модель генерации видео по текстовому описанию с управлением по контурам Canny и стилем аватара. Вариант подготовили Levon Khachatryan, Andranik Movsisyan, Vahram Tadevosyan, Roberto Henschel, Zhangyang Wang, Shant Navasardyan и Humphrey Shi; веса DreamBooth для стиля аватара взяты у Quiet_Joker с CIVITAI. Репозиторий содержит веса в форматах Diffusers и PyTorch и предназначен для использования с ControlNet в Text2Video-Zero.

Модель подходит для генерации видео по тексту и контурам, а также для создания изображений в стиле аватара с управлением по контурам. Основана на подходе Text2Video-Zero и может работать с базовыми моделями Stable Diffusion. Карточка указывает английский язык и лицензию CreativeML OpenRAIL-M. Качество и визуальная согласованность результата зависят от базовой модели, текстового запроса и входных контуров; сведения о конкретной базовой модели и длине видео в карточке отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация видео аватара по текстовому описанию и контурам
  • создание изображений в стиле аватара с контролем по границам объектов
  • анимация заданной сцены по карте контуров
  • подготовка стилизованных видеокадров для творческих проектов

Ограничения

Для работы требуется совместимая базовая модель Stable Diffusion и ControlNet; результат зависит от качества текстового запроса и карты контуров. Конкретная базовая модель и длина генерируемого видео в карточке не заданы.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Text2Video-Zero Model Card - ControlNet Canny Avatar Style

Text2Video-Zero is a zero-shot text to video generator. It can perform zero-shot text-to-video generation, Video Instruct Pix2Pix (instruction-guided video editing), text and pose conditional video generation, text and canny-edge conditional video generation, and text, canny-edge and dreambooth conditional video generation. For more information about this work, please have a look at our paper and our demo: Hugging Face Spaces Our code works with any StableDiffusion base model.

This model provides DreamBooth weights for the Avatar style to be used with edge guidance (using ControlNet) in text2video zero.

Weights for Text2Video-Zero

We converted the original weights into diffusers and made them usable for ControlNet with edge guidance using: https://github.com/lllyasviel/ControlNet/discussions/12.

Model Details

  • Developed by: Levon Khachatryan, Andranik Movsisyan, Vahram Tadevosyan, Roberto Henschel, Zhangyang Wang, Shant Navasardyan and Humphrey Shi

  • Model type: Dreambooth text-to-image and text-to-video generation model with edge control for text2video zero

  • Language(s): English

  • License: The CreativeML OpenRAIL M license.

  • Model Description: This is a model for text2video zero with edge guidance and avatar style. It can be used also with ControlNet in a text-to-image setup with edge guidance.

  • DreamBoth Keyword: avatar style

  • Resources for more information: GitHub, Paper, CIVITAI.

  • Cite as:

    @article{text2video-zero,
      title={Text2Video-Zero: Text-to-Image Diffusion Models are Zero-Shot Video Generators},
      author={Khachatryan, Levon and Movsisyan, Andranik and Tadevosyan, Vahram and Henschel, Roberto and Wang, Zhangyang and Navasardyan, Shant and Shi, Humphrey},
      journal={arXiv preprint arXiv:2303.13439},
      year={2023}
    }
    

Original Weights

The Dreambooth weights for the Avatar style were taken from CIVITAI.

Model Details

  • Developed by: Quiet_Joker (Username listed on CIVITAI)
  • Model type: Dreambooth text-to-image generation model
  • Language(s): English
  • License: The CreativeML OpenRAIL M license.
  • Model Description: This is a model that was created using DreamBooth to generate images with avatar style, based on text prompts.
  • DreamBoth Keyword: avatar style
  • Resources for more information: CIVITAI.

Biases content acknowledgement:

Beware that Text2Video-Zero may output content that reinforces or exacerbates societal biases, as well as realistic faces, pornography, and violence. Text2Video-Zero in this demo is meant only for research purposes.

Citation

  @article{text2video-zero,
    title={Text2Video-Zero: Text-to-Image Diffusion Models are Zero-Shot Video Generators},
    author={Khachatryan, Levon and Movsisyan, Andranik and Tadevosyan, Vahram and Henschel, Roberto and Wang, Zhangyang and Navasardyan, Shant and Shi, Humphrey},
    journal={arXiv preprint arXiv:2303.13439},
    year={2023}
  }

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
4821e46

0 моделей