AI 绘画Stable Diffusion 研究(十四)SD 图生图+剪映制作人物说话视频(2)

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

4、将音频拖入下方音频轨道


5、生成字幕

依次点击菜单栏上“文本”按钮,再点击左侧“智能字幕”按钮,接着点击“开始识别”按钮,生成字幕



字幕生成如下:


6、将图片拖入轨道,然后切换嘴型

(1)、怎么切换嘴型,使其看上去像说话的效果呢?


用过剪映的朋友肯定知道,剪映 1s 是30帧 。

那么正常人说话,大约1s 5 -6 个字。

因此我们可以计算出来大概 5帧 一个嘴型。

因此我们先使用闭嘴的图,然后在5帧的地方,切换张嘴的图即可实现。


(2)、制作步骤


  • step 1: 将张嘴的图和闭嘴的图分别导入到图片两个轨道上
  • step 2:将右侧轨道缩放拖到最右侧,可以清晰看见轨道上的帧数 ,如1f \2f\4f\6f
    如图:


step 3: 将定位线移到 5帧处,然后点击分割按钮,将张嘴和闭嘴图都分割开

如下:



step 4:处理闭嘴的图, 分割后,我们删除,前5帧,不用的闭嘴图

如下:



step 5: 继续往后数5帧,再分割


step 6: 删除张嘴、闭嘴图 多余的部分



step 7: 将张嘴、闭嘴拖入同一轨道,并且打组


选中两个片段,然后鼠标右键,新建复合片段,打组



现在的效果,就是闭嘴、张嘴的一个片段 。

打组后如图:


step 8: 复制粘贴多个片段,直到一句说完话为止

然后将图片末尾和字幕对齐。

如图:


step 9: 没说话的时候,使用闭嘴的图

注意:将图片末尾和空白处末尾对齐

如下:


step 10: 继续处理后面说话的部分, 重复步骤step 8,直到每句话处理完毕


step 11: 调整视频比例,9:16 再导出视频

右上角导出按钮,导出即可。



好了,这个视频制作就到此结束,看看效果吧:

SD 图生图+剪映制作人物说话视频

说实话,这个视频只是张嘴闭嘴的效果,没有脸部表情变化,确实显得比较生硬。

不过这里重点在于介绍制作思路和剪辑方法, 对于感兴趣的朋友可以尝试玩一下。

目录
打赏
0
0
0
0
34
分享
相关文章
"揭秘SD文生图的神秘面纱:从选择模型到生成图像,一键解锁你的创意图像世界,你敢来挑战吗?"
【10月更文挑战第14天】Stable Diffusion(SD)文生图功能让用户通过文字描述生成复杂图像。过程包括:选择合适的SD模型(如二次元、2.5D、写实等),编写精准的提示词(正向和反向提示词),设置参数(迭代步数、采样方法、分辨率等),并调用API生成图像。示例代码展示了如何使用Python实现这一过程。
272 4
AI助理精准匹配------助力快速搭建Stable Difussion图像生成应用
【10月更文挑战第7天】过去在阿里云社区搭建Stable Diffusion图像生成应用需查阅在线实验室或官方文档,耗时且不便。现阿里云AI助理提供精准匹配服务,直接在首页询问AI助理即可获取详细部署步骤,简化了操作流程,提高了效率。用户可按AI助理提供的步骤快速完成应用创建、参数设置、应用部署及资源释放等操作,轻松体验Stable Diffusion图像生成功能。
AI助理精准匹配,为您推荐方案——如何添加一个Stable Difussion图像生成应用
介绍了一种利用AI助手快速获取并搭建Stable Diffusion图像生成应用的方法。用户只需在阿里云官网向AI助手提出需求,即可获得详细的实施方案。随后,按照AI助手提供的方案,通过函数计算部署应用,并进行测试。此过程显著提升了开发效率。
887 2
AI助理精准匹配,为您推荐方案——如何添加一个Stable Difussion图像生成应用
添加一个Stable Difussion图像生成应用,通过向AI助手简单的提问,即可快速搭建Stable Diffusion应用至自己的网站中,大幅提升开发效率。
添加一个Stable Difussion图像生成应用,通过向AI助手简单的提问,即可快速搭建Stable Diffusion应用至自己的网站中,大幅提升开发效率。
在stable diffussion中完美修复AI图片
无论您的提示和模型有多好,一次性获得完美图像的情况很少见。修复小缺陷的不可或缺的方法是图像修复(inpainting)
在stable diffussion中完美修复AI图片
比Stable Diffusion便宜118倍!1890美元训出11.6亿参数高质量文生图模型
【9月更文挑战第6天】最近,一篇论文在AI领域引起广泛关注,展示了如何以极低成本训练高质量文本生成图像(T2I)模型。研究者通过随机遮蔽图像中75%的patch并采用延迟遮蔽策略,大幅降低计算成本,同时结合Mixture-of-Experts(MoE)层提升性能。最终,他们仅用1890美元就训练出了一个拥有11.6亿参数的模型,在COCO数据集上取得12.7的FID分数。这一成果比Stable Diffusion成本低118倍,为资源有限的研究人员提供了新途径。尽管如此,该方法在其他数据集上的表现及进一步降低成本的可行性仍需验证。
80 1
AI绘画,Stable Diffusion如何使用中文简体包,黑色页面切换参数http://127.0.0.1:7860/?__theme=dark 两个__,中文包下载和安装
AI绘画,Stable Diffusion如何使用中文简体包,黑色页面切换参数http://127.0.0.1:7860/?__theme=dark 两个__,中文包下载和安装
AI绘画---Stable Diffusion checkpoint 插件无法安装,中文包无法下载怎么办?这里该如何解决,扩展无法出现
AI绘画---Stable Diffusion checkpoint 插件无法安装,中文包无法下载怎么办?这里该如何解决,扩展无法出现
从零开始即刻拥有 DeepSeek-R1 满血版并使用 Dify 部署 AI 应用
本文介绍了如何使用阿里云提供的DeepSeek-R1大模型解决方案,通过Chatbox和Dify平台调用百炼API,实现稳定且高效的模型应用。首先,文章详细描述了如何通过Chatbox配置API并开始对话,适合普通用户快速上手。接着,深入探讨了使用Dify部署AI应用的过程,包括选购云服务器、安装Dify、配置对接DeepSeek-R1模型及创建工作流,展示了更复杂场景下的应用潜力。最后,对比了Chatbox与Dify的输出效果,证明Dify能提供更详尽、精准的回复。总结指出,阿里云的解决方案不仅操作简便,还为专业用户提供了强大的功能支持,极大提升了用户体验和应用效率。
662 18
从零开始即刻拥有 DeepSeek-R1 满血版并使用 Dify 部署 AI 应用
AI程序员:通义灵码 2.0应用VScode前端开发深度体验
AI程序员:通义灵码 2.0应用VScode前端开发深度体验,在软件开发领域,人工智能技术的融入正深刻改变着程序员的工作方式。通义灵码 2.0 作为一款先进的 AI 编程助手,与广受欢迎的代码编辑器 Visual Studio Code(VScode)相结合,为前端开发带来了全新的可能性。本文将详细分享通义灵码 2.0 在 VScode 前端开发环境中的深度使用体验。
62 2

热门文章

最新文章