Stability AI生成模型全解从图像合成到4D视频生成的本地部署实战【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-modelsgenerative-models 是 Stability AI 官方的 AI 生成模型仓库一套框架打通 SDXL 图像合成、Stable Video Diffusion 图生视频与 SV4D 4D视频生成。本文带你用 3 条命令完成本地部署跑通图像到 4D 资产的推理链路并给出显存告急时的降载参数帮助你在自己的 GPU 上零门槛跑起来。一个框架打通整个 Stability 模型家族先说清楚这个仓库的价值它不是某个单点模型的 demo 合集而是把 SDXL 系列文本生成图像、SVD / SVD-XT图像生成视频、SV3D单图生成环绕轨道视频、SV4D 与 SV4D 2.0视频生成 4D 资产全部收敛到同一套 config 驱动架构里。模型不再靠大量子类堆叠核心就是一个DiffusionEngine加上三类可插拔配置去噪器denoiser_config、网络network_config、条件编码器conditioner_config即统一的GeneralConditioner。guiders无分类器引导与 sampler采样器相互独立意味着你换一个采样器不需要动模型代码。想改行为先去看 sgm/models/ 和 configs/ 里的 yaml比翻代码高效得多。 3 条命令打通本地推理链路为了让模型在本地顺畅跑起来我们首先搭一个干净的环境。这一步有个容易踩的坑官方只在Python 3.10下测试过其他版本大概率撞上依赖冲突所以直接锁定 3.10 建 venvgit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models cd generative-models python3.10 -m venv .generativemodels source .generativemodels/bin/activate然后是依赖与安装。PyTorch 按驱动选 CUDA 版本仓库默认给的是 cu118pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip3 install -r requirements/pt2.txt pip3 install .pip3 install .这一步会把sgm包连同configs/一起装进环境打包规则见 pyproject.toml 里的 hatch 配置。两点提醒requirements/pt2.txt里锁死了numpy2.1、triton2.0.0、transformers4.19.1等版本这是为了和 PyTorch 2.0 对齐所以务必在 venv 里装别污染全局环境。纯做推理不需要sdata只有要训练时才需要按 README 指引以 git editable 方式额外安装官方数据管线库datapipelines。跑通第一张合成图SDXL-Turbo 文生图体验环境就绪后最快的上手路径是 SDXL-Turbo——官方定位闪电快的文生图模型把权重放进checkpoints/目录然后streamlit run scripts/demo/turbo.py浏览器打开本地服务输入 prompt 即可出图。想要更完整的文生图 / 图生图界面SDXL base 与 refiner 的组合可以这样起streamlit run scripts/demo/sampling.py --server.port 7860模型结构不用去猜直接看 configs/inference/sd_xl_base.yaml 和 configs/inference/sd_xl_refiner.yaml双 CLIP 文本编码器OpenCLIP ViT-bigG CLIP ViT-L喂给带 Transformer 层的 UNet再经AutoencoderKL解码。refiner 只适合当图生图用官方明确它不是文本生成图模型。从静态图到 4D 资产SVD、SV3D、SV4D 实战这是仓库真正有意思的部分。推理脚本全部在 scripts/sampling/对应的模型 yaml 在 scripts/sampling/configs/。SVD单张图生成 14/25 帧视频把 SVD或 25 帧版 SVD-XT权重放入checkpoints/一行命令出片python scripts/sampling/simple_video_sample.py --input_path 你的图片 --version svd输出默认落在outputs/simple_video_sample/svd/。SVD 用标准 SD 2.1 图像编码器但把解码器换成了带时间感知的 deflickering decoder专门解决帧间闪烁。SV3D单图生成环绕轨道多视角视频SV3D 从一张白底单物体图出发生成 576x576、21 帧的新视角视频python scripts/sampling/simple_video_sample.py --input_path 图片 --version sv3d_usv3d_u只吃单图、自动环绕sv3d_p额外支持指定相机路径通过--elevations_deg21 个俯仰角序列范围 -90~90和--azimuths_deg21 个方位角序列0~360控制动态轨道。SV4D 2.0视频进、4D 资产出SV4D 2.0 给定 12 帧输入视频生成 48 帧12 帧 x 4 视角576x576 的新视角视频长视频靠自回归 12 帧一截地扩展。仓库自带测试输入可以直接照抄这条命令python scripts/sampling/simple_video_sample_4d2.py --input_path assets/sv4d_videos/camel.gif --output_folder outputsinput_path支持 gif / mp4 单文件、帧图片文件夹或文件名通配模式三种形式。想要更少的采样步数把num_steps从默认 50 调低即可。⚠️ 显存告急时的降载策略跑视频模型时 CUDA out of memory 是最常见的翻车现场好在官方在参数里把降载开关都留好了decoding_t每次解码的帧数源码注释原话是 This eats most VRAM。降到--decoding_t1是收益最大的一刀SV4D 系列同理可加--encoding_t1控制编码侧。分辨率--img_size512替代默认的 576。采样步数num_steps调低质量换速度。图像生成侧则直接降分辨率或 batch size。官方 README 对低显存环境的建议就是这三件套组合拳按顺序尝试即可。推理之外训练入口、水印校验与 wheel 分发训练。入口是main.py配置从右向左合并、后者覆盖前者python main.py --base configs/example_training/toy/mnist_cond.yamltoy 数据集MNIST、CIFAR-10开箱即用源码在 sgm/data/大规模训练用 webdataset 格式数据配合sdata改配置里带USER:注释的占位即可样例在 configs/example_training/。构建新模型时记住四个旋钮conditioner_configsgm/modules/encoders/modules.py 里的 embedder 列表顺序敏感、network_config、loss_config、sampler_config。不可见水印。生成的图像默认嵌入 invisible-watermark仓库自带检测脚本最小依赖环境即可跑pip install numpy1.17 PyWavelets1.1.1 opencv-python4.1.0.25 pip install --no-deps invisible-watermark python scripts/demo/detect.py 文件或文件夹wheel 分发。要把sgm装到别的机器用 Hatch 打包pip install hatch hatch build -t wheel pip install dist/*.whl注意 wheel 不携带依赖[project]里刻意留空目标环境需要按前文的 PyTorch requirements/pt2.txt自行补齐。相关配置在哪里找推理配置configs/inference/SDXL、SVD、SV3D 全套 yaml推理脚本scripts/sampling/简单视频采样、4D 采样交互式 demoscripts/demo/streamlit / gradio 应用模型授权model_licenses/SDXL-Turbo、SVD、SV3D 各自的许可证核心库源码sgm/模型、模块、数据三大块跑通到这里图像合成、图生视频、4D 生成三条链路都在你本地 GPU 上闭环了。想验证环境健康度可以顺手跑一下仓库自带的推理测试pytest tests/inference/test_inference.py全绿即说明部署无误。【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Stability AI生成模型全解：从图像合成到4D视频生成的本地部署实战
Stability AI生成模型全解从图像合成到4D视频生成的本地部署实战【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-modelsgenerative-models 是 Stability AI 官方的 AI 生成模型仓库一套框架打通 SDXL 图像合成、Stable Video Diffusion 图生视频与 SV4D 4D视频生成。本文带你用 3 条命令完成本地部署跑通图像到 4D 资产的推理链路并给出显存告急时的降载参数帮助你在自己的 GPU 上零门槛跑起来。一个框架打通整个 Stability 模型家族先说清楚这个仓库的价值它不是某个单点模型的 demo 合集而是把 SDXL 系列文本生成图像、SVD / SVD-XT图像生成视频、SV3D单图生成环绕轨道视频、SV4D 与 SV4D 2.0视频生成 4D 资产全部收敛到同一套 config 驱动架构里。模型不再靠大量子类堆叠核心就是一个DiffusionEngine加上三类可插拔配置去噪器denoiser_config、网络network_config、条件编码器conditioner_config即统一的GeneralConditioner。guiders无分类器引导与 sampler采样器相互独立意味着你换一个采样器不需要动模型代码。想改行为先去看 sgm/models/ 和 configs/ 里的 yaml比翻代码高效得多。 3 条命令打通本地推理链路为了让模型在本地顺畅跑起来我们首先搭一个干净的环境。这一步有个容易踩的坑官方只在Python 3.10下测试过其他版本大概率撞上依赖冲突所以直接锁定 3.10 建 venvgit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models cd generative-models python3.10 -m venv .generativemodels source .generativemodels/bin/activate然后是依赖与安装。PyTorch 按驱动选 CUDA 版本仓库默认给的是 cu118pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip3 install -r requirements/pt2.txt pip3 install .pip3 install .这一步会把sgm包连同configs/一起装进环境打包规则见 pyproject.toml 里的 hatch 配置。两点提醒requirements/pt2.txt里锁死了numpy2.1、triton2.0.0、transformers4.19.1等版本这是为了和 PyTorch 2.0 对齐所以务必在 venv 里装别污染全局环境。纯做推理不需要sdata只有要训练时才需要按 README 指引以 git editable 方式额外安装官方数据管线库datapipelines。跑通第一张合成图SDXL-Turbo 文生图体验环境就绪后最快的上手路径是 SDXL-Turbo——官方定位闪电快的文生图模型把权重放进checkpoints/目录然后streamlit run scripts/demo/turbo.py浏览器打开本地服务输入 prompt 即可出图。想要更完整的文生图 / 图生图界面SDXL base 与 refiner 的组合可以这样起streamlit run scripts/demo/sampling.py --server.port 7860模型结构不用去猜直接看 configs/inference/sd_xl_base.yaml 和 configs/inference/sd_xl_refiner.yaml双 CLIP 文本编码器OpenCLIP ViT-bigG CLIP ViT-L喂给带 Transformer 层的 UNet再经AutoencoderKL解码。refiner 只适合当图生图用官方明确它不是文本生成图模型。从静态图到 4D 资产SVD、SV3D、SV4D 实战这是仓库真正有意思的部分。推理脚本全部在 scripts/sampling/对应的模型 yaml 在 scripts/sampling/configs/。SVD单张图生成 14/25 帧视频把 SVD或 25 帧版 SVD-XT权重放入checkpoints/一行命令出片python scripts/sampling/simple_video_sample.py --input_path 你的图片 --version svd输出默认落在outputs/simple_video_sample/svd/。SVD 用标准 SD 2.1 图像编码器但把解码器换成了带时间感知的 deflickering decoder专门解决帧间闪烁。SV3D单图生成环绕轨道多视角视频SV3D 从一张白底单物体图出发生成 576x576、21 帧的新视角视频python scripts/sampling/simple_video_sample.py --input_path 图片 --version sv3d_usv3d_u只吃单图、自动环绕sv3d_p额外支持指定相机路径通过--elevations_deg21 个俯仰角序列范围 -90~90和--azimuths_deg21 个方位角序列0~360控制动态轨道。SV4D 2.0视频进、4D 资产出SV4D 2.0 给定 12 帧输入视频生成 48 帧12 帧 x 4 视角576x576 的新视角视频长视频靠自回归 12 帧一截地扩展。仓库自带测试输入可以直接照抄这条命令python scripts/sampling/simple_video_sample_4d2.py --input_path assets/sv4d_videos/camel.gif --output_folder outputsinput_path支持 gif / mp4 单文件、帧图片文件夹或文件名通配模式三种形式。想要更少的采样步数把num_steps从默认 50 调低即可。⚠️ 显存告急时的降载策略跑视频模型时 CUDA out of memory 是最常见的翻车现场好在官方在参数里把降载开关都留好了decoding_t每次解码的帧数源码注释原话是 This eats most VRAM。降到--decoding_t1是收益最大的一刀SV4D 系列同理可加--encoding_t1控制编码侧。分辨率--img_size512替代默认的 576。采样步数num_steps调低质量换速度。图像生成侧则直接降分辨率或 batch size。官方 README 对低显存环境的建议就是这三件套组合拳按顺序尝试即可。推理之外训练入口、水印校验与 wheel 分发训练。入口是main.py配置从右向左合并、后者覆盖前者python main.py --base configs/example_training/toy/mnist_cond.yamltoy 数据集MNIST、CIFAR-10开箱即用源码在 sgm/data/大规模训练用 webdataset 格式数据配合sdata改配置里带USER:注释的占位即可样例在 configs/example_training/。构建新模型时记住四个旋钮conditioner_configsgm/modules/encoders/modules.py 里的 embedder 列表顺序敏感、network_config、loss_config、sampler_config。不可见水印。生成的图像默认嵌入 invisible-watermark仓库自带检测脚本最小依赖环境即可跑pip install numpy1.17 PyWavelets1.1.1 opencv-python4.1.0.25 pip install --no-deps invisible-watermark python scripts/demo/detect.py 文件或文件夹wheel 分发。要把sgm装到别的机器用 Hatch 打包pip install hatch hatch build -t wheel pip install dist/*.whl注意 wheel 不携带依赖[project]里刻意留空目标环境需要按前文的 PyTorch requirements/pt2.txt自行补齐。相关配置在哪里找推理配置configs/inference/SDXL、SVD、SV3D 全套 yaml推理脚本scripts/sampling/简单视频采样、4D 采样交互式 demoscripts/demo/streamlit / gradio 应用模型授权model_licenses/SDXL-Turbo、SVD、SV3D 各自的许可证核心库源码sgm/模型、模块、数据三大块跑通到这里图像合成、图生视频、4D 生成三条链路都在你本地 GPU 上闭环了。想验证环境健康度可以顺手跑一下仓库自带的推理测试pytest tests/inference/test_inference.py全绿即说明部署无误。【免费下载链接】generative-modelsGenerative Models by Stability AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-models创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考