AI 绘画Stable Diffusion 研究(十四)SD 图生图+剪映制作人物说话视频(1)

简介: AI 绘画Stable Diffusion 研究(十四)SD 图生图+剪映制作人物说话视频

前一篇,我们详细介绍了使用 SadTlaker制作数字人视频案例,感兴趣的朋友请前往查看:AI 绘画Stable Diffusion 研究(十三)SD数字人制作工具SadTlaker使用教程


对于没有安装 SadTlaker 插件的朋友,可以查看这篇文章:AI 绘画Stable Diffusion 研究(十二)SD数字人制作工具SadTlaker插件安装教程


想必用过 SadTlaker 的朋友都知道,目前使用 SadTlaker插件制作数字人说话的视频,有两个不太理想的地方:

(1)、 生成视频消耗的时间比较长。尤其是显卡和显存比较低的朋友,想要制作一个长时间的视频,效率更低。

笔者亲测:使用3060 12G显卡,制作一段15s 左右的视频,需要10分钟左右。

(2)、目前的SadTlaker 图片人物只能使用正面照,这样给人的感觉比较突兀。


那有没有其他方法制作数字人视频,既能达到让数字人张嘴说话的效果, 效率又更高,还可以使用非正面图的方式呢?

答案是有的,那就是今天的主题: SD 图生图制作人物张嘴说话图+剪映制作说话视频。


一、SD制作人物张嘴说话图


1、切换到SD 图生图->局部重绘界面 ,上传一张人物图片



2、反推正向提示词



3、改写正向提示词,让人物张嘴


没安装提示词插件的朋友,请查看这篇文章AI 绘画Stable Diffusion 研究(六)sd提示词插件,有详细安装步骤。


(1)、我们使用提示词插件, 在提示词处,先输入中文: 张嘴

提示词插件会自动将中文转换英文提示词。


如图:


(2)、为了让人物张嘴效果更明显,不被sd 忽略,我们需要增加张嘴提示词的权重


选择张嘴提示词, 会弹出权重操作按钮,然后我们点击三次,增加权重图标按钮,此时提示词输入框内会自动增加提示词的权重。


如图:




(3)、涂选重绘区域

在局部重绘界面,右侧选择画笔,ctrl+鼠标滚轮可调整画笔粗细。



(4)、调整重绘尺寸


(5)、启用controlnet ,保存人物姿势不变

  • 启用controlnet
  • 控制类型选择:openpose
  • 预处理器:openpose_full
  • 模型:control_v11p_sd15_openpose



(6)、点击生成,即可获得人物张嘴的图片

对比图如下:


上面我们已经获得了人物张嘴的图片,那么接下来,我们使用剪映,加上配音和字幕,即可制作人物开口说话视频了。


二、剪映制作人物开口说话视频

1、准备工作

  • 安装剪映,具体的安装步骤这里就不再细说,很简单,请自行安装。
  • 准备好人物张嘴和闭嘴的两张图
  • 准备好音频文件

2、打开剪映点击开始制作


3、导入音频和图片

如图:

qyDT-1692773049806)(assets/image-20230823003231110.png)]


相关文章
|
10月前
|
人工智能 编解码 芯片
【AI绘画】你有多久没有打开SD了?
曾几何时,Stable Diffusion的复杂参数令人崩溃,如今即梦、可灵等AI工具已让生成图片变得轻而易举。哩布哩布发布2.0升级公告,看似迈向更易用的未来,却也悄然为那个钻研模型、拼接工作流的“拓荒时代”奏响终章。技术迭代飞快,但那份对创造的热爱与探索精神,永不褪色。
1140 9
|
10月前
|
存储 人工智能 安全
拔俗AI临床大数据科研分析平台:让医学研究更智能、更高效
阿里云原生AI临床大数据科研平台,打通异构医疗数据壁垒,实现智能治理、可视化分析与多中心安全协作,助力医院科研提速增效,推动精准医疗发展。
1753 1
|
10月前
|
传感器 人工智能 运维
拔俗AI巡检系统:让设备“会说话”,让隐患“早发现”,打造更安全高效的智能运维
AI巡检系统融合AI、物联网与大数据,实现设备7×24小时智能监测,自动识别隐患并预警,支持预测性维护,提升巡检效率5倍以上,准确率超95%。广泛应用于工厂、电力、交通等领域,推动运维从“被动响应”转向“主动预防”,降本增效,保障安全,助力数字化转型。(238字)
1306 0
|
人工智能 大数据 安全
拔俗AI临床大数据科研分析平台:用智能技术加速医学研究新突破
AI临床大数据科研平台基于云原生架构,融合医疗NLP、联邦学习与智能分析技术,破解非结构化数据处理难、多源数据融合难、统计周期长等痛点,实现数据治理、智能分析与安全协作全链路升级,赋能医学科研高效、安全、智能化发展。
491 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
AI Agent多模态融合策略研究与实证应用
本文从多模态信息融合的理论基础出发,构建了一个结合图像与文本的AI Agent模型,并通过PyTorch代码实现了完整的图文问答流程。未来,多模态智能体将在医疗、自动驾驶、虚拟助手等领域展现巨大潜力。模型优化的核心是提升不同模态的协同理解与推理能力,从而打造真正“理解世界”的AI Agent。
AI Agent多模态融合策略研究与实证应用
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度强化学习在异构环境中AI Agent行为泛化能力研究
随着人工智能技术的迅猛发展,AI Agent 在游戏、智能制造、自动驾驶等场景中已逐步展现出强大的自适应能力。特别是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的引入,使得智能体能够通过与环境的交互,自动学习最优的行为策略。本文将系统性地探讨基于深度强化学习的AI Agent行为决策机制,并结合代码实战加以说明。
深度强化学习在异构环境中AI Agent行为泛化能力研究
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
原来AI也能“读心术”?——聊聊AI在心理学研究中的那些突破
原来AI也能“读心术”?——聊聊AI在心理学研究中的那些突破
581 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI 驱动:如何用AI直接生成矢量 Logo? 技术研究与工具选择
AI 技术革新品牌标志设计,通过深度学习分析数据,精准把握市场趋势,智能生成高辨识度 Logo。矢量格式(SVG)确保清晰不失真,适配各类展示场景。AI 工具高效便捷,支持个性化定制,助力品牌快速打造专业视觉形象,成为市场竞争中的有力武器。
795 0
|
10月前
|
消息中间件 人工智能 安全
云原生进化论:加速构建 AI 应用
本文将和大家分享过去一年在支持企业构建 AI 应用过程的一些实践和思考。
2389 94
|
10月前
|
人工智能 运维 Kubernetes
Serverless 应用引擎 SAE:为传统应用托底,为 AI 创新加速
在容器技术持续演进与 AI 全面爆发的当下,企业既要稳健托管传统业务,又要高效落地 AI 创新,如何在复杂的基础设施与频繁的版本变化中保持敏捷、稳定与低成本,成了所有技术团队的共同挑战。阿里云 Serverless 应用引擎(SAE)正是为应对这一时代挑战而生的破局者,SAE 以“免运维、强稳定、极致降本”为核心,通过一站式的应用级托管能力,同时支撑传统应用与 AI 应用,让企业把更多精力投入到业务创新。
941 30