一、AnimateDiff简介

AnimateDiff采用控制模块来影响Stable Diffusion模型，通过大量短视频剪辑的训练，它能够调整图像生成过程，生成一系列与训练视频剪辑相似的图像。简言之，AnimateDiff通过训练大量短视频来优化图像之间的过渡，确保视频帧的流畅性。

与传统的SD模型训练方式不同，AnimateDiff通过大量短视频的训练来提高图像之间的连续性，使得生成的每一张图像都能经过AnimateDiff微调，最终拼接成高质量短视频。

二、安装AnimateDiff

要使用AnimateDiff，需要安装SD插件和AnimateDiff模型。

插件安装：如果你可以科学上网，你可以直接在扩展->从网址安装中填入https://github.com/continue-revolution/sd-webui-animatediff.git

如果无法通过网站安装，我为你提供了安装包，你可以通过回复"AnimateDiff"来获取sd-webui-animatediff的压缩包，并将其解压到SD安装目录下的stable-diffusion-webui/extensions/。

模型下载：安装插件后，下载AnimateDiff模型并将其放置在stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-animatediff/model/目录下。

https://huggingface.co/guoyww/animatediff/resolve/main/mm_sd_v15_v2.ckpt

（上面提供的网盘文件中已包括了模型，解压缩后将mm_sd_v15_v2.ckpt文件存放在model/目录中。

安装完成后，重新启动Stable Diffusion，在文生图页面中将看到AnimateDiff插件的配置选项。

三、视频生成

第一步：输入关键字

• 模型：majicMIX realistic 麦橘写实_v7
• 提示词：a young girl in white with long strait hair wearing earrings and with red lipstick,clean skin,in the style of minimalist sets,piles/stacks,kitsch and camp charm,accessories.vibrant colorful portrait.waist-above shot,professional photography,duobaca,lora:花样年华_v1.0:0.6,
• 反向提示词：bad-artist,bad-artist-anime,bad-hands-5,bad-image-v2-39000,bad-picture-chill-75v,bad_prompt,bad_prompt_version2,badhandv4,NG_DeepNegative_V1_75T,EasyNegative,2girls,3girls,(nsfw:1.3),

第二步：配置AnimateDiff

介绍以下几个基础参数：

• Motion Module：使用AnimateDiff模型
• Enable AnimateDiff：启用
• FPS：每秒帧数（每帧为一张图片）
• Number of frames：总帧数。总帧数/FPS = 视频长度，例如，上述参数会生成4秒的视频。

第三步：生成视频

点击生成按钮，观察效果。

在中间效果图中，你会看到生成了16张图像（总帧数）。

视频效果：

四、细节优化：

AnimateDiff支持与其他插件结合使用。使用adetail插件可改善脸部细节问题，可以直接启用。

连续性优化：

启用AnimateDiff的Frame Interpolation功能，将Frame Interpolation设置为FILM，并将Interp X设置为FPS的倍数，比如将其设置为10。

你还可以启用反向帧功能（Add Reverse Frame），这相当于正向播放视频一次，再反向播放一次，实际上会提升视频的流畅度。

五、遇到的问题

提示词长度问题：图片提示词的长度不能超过75。

启用高清修复，GPU很容易会崩溃。

图片分辨率不能太大。

多次生成视频时报错：如果多次生成视频时出现以下错误信息：“Expected weight to be a vector of size equal to the number of channels in input, but got weight of shape [1280] and input of shape [16, 2560, 9, 9]” 你需要在启动SD时删除–xformers参数。

这篇文章介绍了AnimateDiff的基本用法和优化方法。

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stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。

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