# DynamiCrafter

## 论文

**DynamiCrafter: Animating Open-domain Images with Video Diffusion Priors**

* https://arxiv.org/abs/2310.12190

## 模型结构

该模型对Stable Diffusion进行了扩展，使其可以生成视频。在训练时采用双流图像注入（`Dual-stream image injection`）机制，该机制以一种上下文感知的方式继承视觉细节并提取输入图像特征。模型的整体流程是这样的，输入分别是`x`以及$`x^m`$（`x`中随机帧），视频`x`逐帧通过`VAE`的编码器部分获取 $`z_0`$，图像`x_m`通过编码器并`Repeat`后与`z_t`（$`z_0`$扩散后得到）拼接进入`Denoising U-Net`，同时，由$`x^m`$经过`CLIP image encoder`以及`Query transformer`后得到的条件与`FPS`，`Text`特征一同进入`U-Net`进行训练。

![Alt text](readme_imgs/image-1.png)


## 算法原理

该算法在文本生成视频的基础上，增加了视觉信息，使得在视频生成的过程中可以保留视觉的细节信息。

![Alt text](readme_imgs/image-2.png)

## 环境配置

### Docker（方法一）

    docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10

    docker run --shm-size 10g --network=host --name=dynamicrafter --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v 项目地址(绝对路径):/home/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -it <your IMAGE ID> bash

    pip install -r requirements.txt


### Docker（方法二）

    # 需要在对应的目录下
    docker build -t <IMAGE_NAME>:<TAG> .

    docker run --shm-size 10g --network=host --name=dynamicrafter --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v 项目地址(绝对路径):/home/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -it <your IMAGE ID> bash

    pip install -r requirements.txt


### Anaconda (方法三)
1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装：
https://developer.sourcefind.cn/tool/

    DTK驱动：dtk24.04.1
    python：python3.10
    torch:2.1.0
    torchvision:0.16.0
    triton:2.1.0


Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应

2、其它非特殊库参照requirements.txt安装

    pip install -r requirements.txt


## 数据集

无

## 推理

    export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

### 命令行

    # Select the model based on required resolutions: i.e., 1024|512|320:
    bash scripts/run.sh 512

    bash scripts/run_application.sh interp # Generate frame interpolation
    bash scripts/run_application.sh loop   # Looping video generation

### gradio页面

    python gradio_app.py --res 512

    python gradio_app_interp_and_loop.py 

## result

### normal
||输入|输出|
|:---|:---|:---|
|image|![alt text](readme_imgs/bloom01.png)|![Alt text](readme_imgs/image-3.gif)|
|prompt|time-lapse of a blooming flower with leaves and a stem||


### interp
||输入1|输入2|结果|
|:---|:---|:---|:---|
|image|![alt text](readme_imgs/smile_01.png)|![alt text](readme_imgs/smile_02.png)|![alt text](readme_imgs/r2.gif)|
|prompt|a smiling girl|||

### loop
||输入|结果|
|:---|:---|:---|
|image|![alt text](readme_imgs/24.png)|![alt text](readme_imgs/r3.gif)|
|prompt|a beach with waves and clouds at sunset||

### 精度

无

## 应用场景

### 算法类别

`AIGC`

### 热点应用行业

`媒体,科研,教育`

## 预训练权重
|Model|Resolution|GPU Mem|Checkpoint|
|:---------|:---------|:--------|:--------|
|DynamiCrafter1024|576x1024|18.3GB|[huggingface](https://huggingface.co/Doubiiu/DynamiCrafter_1024/blob/main/model.ckpt)/[SCNet]|
|DynamiCrafter512|320x512|12.8GB|[huggingface](https://huggingface.co/Doubiiu/DynamiCrafter_512/blob/main/model.ckpt)/[SCNet]|
|DynamiCrafter256|256x256|11.9GB |[huggingface](https://huggingface.co/Doubiiu/DynamiCrafter/blob/main/model.ckpt)/[SCNet]|
|DynamiCrafter512_interp|320x512 |12.8G|[huggingface](https://huggingface.co/Doubiiu/DynamiCrafter_512_Interp/blob/main/model.ckpt)/[SCNet]|

模型文件结构如下：

    checkpoints/
    |── dynamicrafter_512_v1
        └── model.ckpt
    |── dynamicrafter_1024_v1
        └── model.ckpt
    |── dynamicrafter_256_v1
        └── model.ckpt
    └── ...


## 源码仓库及问题反馈

https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/dynamicrafter_pytorch

## 参考资料

* https://github.com/Doubiiu/DynamiCrafter
