/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-NC 4.0
Опубликована
17 июн 2023

zeroscope_v2_dark_30x448x256

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

Модель на основе ModelScope создаёт 30-кадровые ролики 448×256 по текстовому запросу и подходит для предварительной генерации перед увеличением разрешения.

49скачиваний за 30 дней23лайкавеса обновлены28 июн 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 «Видео» — 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

zeroscopedarkv2 30x448x256 — модель генерации видео по тексту на основе ModelScope, обученная из исходных весов. Она предназначена для создания предварительных роликов с композициями 16:9, которые затем можно увеличить с помощью Potat1 в режиме vid2vid через расширение text2video для Stable Diffusion WebUI. Модель формирует видео из 30 кадров с разрешением 448×256 пикселей и обучена на 9 923 видеоклипах и 29 769 размеченных кадрах.

В README заявлены отсутствие водяного знака, плавное воспроизведение и вариативность яркости. Низкое разрешение удобно для быстрого подбора композиции перед рендерингом в большем размере. Рекомендуется сохранять исходный запрос и настройки при увеличении ролика; лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

Сценарии применения

  • быстрое создание чернового видеоролика по текстовому описанию
  • подбор композиции и яркости сцены перед высокодетальным рендерингом
  • генерация короткого видео для последующего увеличения через Potat1 в режиме vid2vid

Ограничения

Низкое разрешение или меньшее число кадров могут ухудшить результат; в роликах возможны резкие склейки и медленное воспроизведение. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает использование некоммерческими целями.

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

model example

zeroscope_dark_v2 30x448x256

A watermark-free Modelscope-based video model optimized for producing high-quality 16:9 compositions with varying brightness and a smooth video output. This model was trained from the original weights using 9,923 clips and 29,769 tagged frames at 30 frames, 448x256 resolution. zeroscope_v2 30x448x256 is specifically designed for upscaling with Potat1 using vid2vid in the 1111 text2video extension by kabachuha. Leveraging this model as a preliminary step allows for superior overall compositions at higher resolutions in Potat1, permitting faster exploration in 448x256 before transitioning to a high-resolution render.

Using it with the 1111 text2video extension

  1. Rename the file 'zeroscope_v2_dark_30x448x256.pth' to 'text2video_pytorch_model.pth'.
  2. Rename the file 'zeroscope_v2_dark_30x448x256_text.bin' to 'open_clip_pytorch_model.bin'.
  3. Replace the respective files in the 'stable-diffusion-webui\models\ModelScope\t2v' directory.

Upscaling recommendations

For upscaling, it's recommended to use Potat1 via vid2vid in the 1111 extension. Aim for a resolution of 1152x640 and a denoise strength between 0.66 and 0.85. Remember to use the same prompt and settings that were used to generate the original clip.

Known issues

Lower resolutions or fewer frames could lead to suboptimal output. Certain clips might appear with cuts. This will be fixed in the upcoming 2.1 version, which will incorporate a cleaner dataset. Some clips may playback too slowly, requiring prompt engineering for an increased pace.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
8964e60

0 моделей