15分钟入门AI动画！Mov2Mov零基础教学，用Stable Diffusio
*觉得笔记不错的可以来个一键三连♡
（16分钟的视频打完发现过去两小时咯）
一、AI动画“古法”逐帧重绘
*视频、动画其实也是由一张张静止的图片连续播放而成的，每一张图片叫做视频的“一帧”
SD中的图生图可以把一张图片“重绘“成任何一种风格
AI动画本质上就是把视频每秒的20-30张画面拆开，单独重绘每一张画面，再拼回去变成一个完整的视频
二、图生图批量重绘
1.SD中图生图标签里有一个“批量处理”功能
设置好输入目录和输出目录就可以对多张图片批量进行图生图操作
*输入目录：存放将要重绘图片的文件夹路径
输出目录：存放重绘完成图片文件夹路径
还可以批量导入重绘模板和骨骼图（进阶，暂时不聊）
2.将视频变为图片
（1）如果会操作Pr等剪辑软件，可以将一个视频导出一张张的图片序列进行重绘
（2）为了照顾不会剪辑软件的同学，争取全部在Webui里完成
【IS-NET Pro】
作者：@星瞳毒唯
教程：BV1Fh411G7dw
仓库：https://github.com/ClockZinc/sd-webui-IS-NET-pro
安装完成后打开SD找到“IS-NET Pro”的标签
可以将导入的视频拆分成单帧图片
（3）插件具体功能介绍
①视频”拆散“
启用输出帧率控制：调节视频的帧率
不勾选默认帧率输出图片
查看视频帧率：右键一个视频—属性—详细信息—帧速率
帧速率25.00帧/秒：每秒播放25张图片，30帧：每秒30张图片，60帧：每秒60张图片
启用时间段裁剪：控制裁剪视频从哪开始到哪里结束，比较长的视频可以用这个来截短
图片输出地址：生成的图片存放路径
②图片“重组”
FPS：帧率
原视频帧率是多少，输出视频帧率要保持一致，不然视后期处理的视频速度对不上
图片输入地址：刚刚批处理输出的文件夹路径
视频输出地址：保存视频的文件夹路径
3.风格测试
写tag：一般精确到从头到尾都适用的外貌特征就够了，画质标准化+（内容，不变的）人物特征+背景特征
*视频转绘幅度较大，推荐加入dynamic poise提示词增强动态感，detailed face提示词可以确保在半身或全身画面下人物的脸部不至于太过模糊
设置完成后点击生成，直到有一张符合自己需要的图生图结果，然后把随机种子固定下来
打开批处理，把输入输出文件夹设置好，点击生成，批量重绘就开始了
三、Mov2Mov扩展应用（真正视频到视频的转换）
扩展插件：
【Mov2Mov】
作者：@小丁NaNd
教程：BV1Mo4y1a7DF
仓库：https://github.com/Scholar01/sd-webui-mov2mov
1.功能介绍
打开SD中的Mov2Mov标签
功能设置选项与图生图基本一致，导入图片变成了导入视频
噪声（重绘幅度）乘数 [Noise multiplier]（不常用）
它被藏在设置—Stable Diffusion中，默认值为1
简单理解：输入的重绘幅度乘以这个数才会得到真实作用的最终“重绘幅度”（虽然真正的原理并不是这样）
很多AI动画创作者会设置一个很低的数值（甚至是0），以确保稳定度以及产出作品和原视频足够像，但是会消除一些AI绘制的风格化因素，容易造成画面模糊
Movie Frame：帧率，保持与原视频一致
Max Frame：用来“测试”的选项，先生成一小段视频查看效果
设置成-1时不生效，输入50，就是先画50帧
ModNet：清除背景的选项，似乎需要加载额外模型，可以维持默认不开启
2.设置完成后点击生成，生成完可以直接在页面中预览
3.如果通过Mov2Mov生成的视频
在你根目录下的outputs文件夹里，会多出两个文件夹，videos存放成品视频，images存放单帧绘制的图片
对生成的视频满意且不需要局部调整可以将images文件夹里的图片删除
4.两者对比
批处理和Mov2Mov没有太大区别
优点和缺点
*通病：都不能把音频整合进来，可以用任意一款剪辑软件把音频导入
5.注意模型和重绘幅度
模型：决定画风的最大要素，不同模型出来的效果不一样
重绘幅度：没有绝对的正确答案
追求与原视频“更像”，就设置比较低一些
想让AI自由”发挥“，保留更多模型特质，就设置高一些，但最好不要超过0.5，高了图像一般不稳定
四、LoRA应用
在批处理或者Mov2Mov中开启Additional Network
可以让特定的LoRA微调
LoRA具体作用看前面的第9课
AI动画中最常见的应用是使用一些画风LoRA让画面增强某种风格特色
水墨风格LoRA：泼墨 lnk Splash
对画面“改动”不是那么大，添加一些细节，进行润色
Detail Tweaker丰富细节
Fashion Girl“美颜”
五、ControlNet：精准控制
*在第10课有具体讲解
每种ControlNet在AI动画中都可以发挥一定的效果
1.AI动画视频内的效果控制
（1）还原人物姿势：使用Openpose，开启Face，增强对表情复现的生动程度
近身镜头会拍到手部的要开启Hand
嫌麻烦开Full，一步到位
（2）还原场景特征：开启Depth，极大程度降低发生在复杂背景里闪烁程度
（3）画面变化幅度不大，主体比较固定：
开启Canny和SoftEdge，能还原准确的主体形象
（4）如果使用的是最新1.1的ControlNet，还可以开启Lineart（线稿）的模型
提取比Canny更为精细且富有连贯的线条
在输入不同属性的信息图时，记得选择对应的预处理器，让结果变得更准确
2.没人炼LoRA
最新1.1的ControlNet推出一个新的模型Reference ONLY，作用是可以提供“参考”
把记载主体形象的图片置入到ControlNet中，开启Reference ONLY，在生成过程中都去“复现”这张图上的特征，让生成出来的每张图跟原始图足够像
加了东西要比不加的要稳定、自然得多
3.推荐
在AI动画中使用多重控制网
但up主并没有推荐在AI动画中使用太多ControlNet，因为过多的控制会丧失AI的创造力
使用多重ControlNet，会降低绘制速度
六、AI动画现存在的问题
AI动画目前还不是很成熟，有三点原因：
“错乱”：AI不能正确读取每一张图片上的内容，且无法理解一些动作表现与空间关系，在画面越来越复杂时，变得越来越严重
“闪烁”：AI在刻画前后的帧时经常存在“不一致”的现象，从人物外观特征到服饰到场景，都有可能变化，从而造成类似画面一直在闪动的效果
“速度慢”：每生成1秒25帧的视频大概要40秒左右的时间
好像速度还行？但up的显卡是4090
再进一步开启ControlNet等扩展，时间会两倍、三倍往上翻，还没算上反复调试、测试用的时间
扩展：多帧渲染
时长变为原来的3倍
那如何既轻松、又稳定地把这个动画做出来呢？
请看下集
