🎦 影片生成Apache 2.0

AnimateLCM

AnimateLCM,基於 SD 的動畫生成模型,採用 LCM 加速,4-8 步即可生成流暢動畫,8 GB VRAM 可運行,Apache 2.0 授權。

📅 發布:2024-02資料更新:2026年5月11日

VRAM 計算器

我的 GPU VRAM:
量化等級
Q4_K_M · 8K context
模型權重 + KV Cache + 0.5 GB overhead

部署指南

方法:ComfyUI

節點式工作流編輯器,支援 LoRA、ControlNet 和進階管線。

# 1. Install ComfyUI
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI && pip install -r requirements.txt

# 2. Download model to models/checkpoints/
# 3. Run: python main.py

方法:Diffusers(Python)

適合自訂管線和程式化圖像生成的 Python API。

pip install diffusers transformers accelerate
python -c "
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained('https://huggingface.co/wangfuyun/AnimateLCM')
pipe = pipe.to('cuda')
image = pipe('a photo of a cat').images[0]
image.save('output.png')"

規格

參數量1.5B
最大上下文
HF 下載量10K/月

模型強項

高效影片生成低VRAM需求快速動畫基於SD模型開源易用

推薦用途

  • 在資源有限的設備上快速生成流暢的短動畫或影片片段,例如個人創作或社群媒體內容。
  • 作為開發者工具,整合至ComfyUI或Diffusers框架中,用於快速原型開發和動畫效果測試。

標籤

影片生成Apache 2.0高效

部署工具

ComfyUIDiffusers

關於 AnimateLCM — 開源 AI 模型

AnimateLCM 是一個開源影片生成,擁有 1.5B 參數,採用 Apache 2.0 授權。可使用 ComfyUI、Diffusers 進行部署。適用場景包括:在資源有限的設備上快速生成流暢的短動畫或影片片段,例如個人創作或社群媒體內容。、作為開發者工具,整合至ComfyUI或Diffusers框架中,用於快速原型開發和動畫效果測試。。核心優勢:高效影片生成、低VRAM需求、快速動畫、基於SD模型、開源易用。 可在本地硬體上自行部署,完全保護隱私,無需 API 金鑰。

使用心得

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