Stable Video Diffusion

Stable Video Diffusion은 텍스트 및 이미지 입력으로부터 짧은 비디오 클립을 생성하도록 설계된 Stability AI가 개발한 최첨단 제너레이티브 AI 모델입니다. 이 모델은 널리 사용되는 Stable Diffusion 이미지 모델의 기본 원리를 기반으로 하여 비디오 생성 분야에서 중요한 발전을 나타냅니다. 클립당 14개 또는 25개의 프레임을 생성할 수 있는 이미지-비디오 모델을 통해 작동하며, 초당 3~30프레임 사이의 구성 가능한 프레임 속도로 일반적으로 2-5초 지속되는 비디오를 생성합니다.

Stability AI는 멀티뷰 합성 및 고급 비디오 생성 기술을 탐구하면서 Stable Video Diffusion의 기능을 계속 확장하고 있습니다. 피드백을 공유하고 진행 중인 연구에 참여하여 AI 기반 비디오 생성의 미래를 형성하세요.

Stable Video Diffusion에 대한 자주 묻는 질문

Stable Video Diffusion (SVD)이란 무엇인가요?: Stable Video Diffusion (SVD)은 Stable Diffusion을 기반으로 구축된 Stability AI의 첫 번째 오픈소스 생성형 AI 비디오 모델입니다. 고급 확산 기술을 사용하여 정적 이미지를 역동적이고 고품질의 비디오로 변환합니다. SVD는 원본 이미지의 품질과 디테일을 보존하면서 부드럽고 자연스러운 모션을 생성하는 데 뛰어나며, 애니메이션, 디자인 시각화 및 창의적인 비디오 콘텐츠 생성에 이상적입니다.
Stable Video Diffusion은 어떻게 작동하나요?: Stable Video Diffusion은 비디오 생성을 위해 특별히 훈련된 잠재 확산 프로세스를 사용하여 작동합니다. 단일 입력 이미지로 시작하여 모델은 모션 패턴과 시간적 일관성을 이해하여 후속 프레임을 예측하고 생성합니다. AI는 입력 이미지의 안내를 받으며 잠재 공간의 무작위 데이터에서 노이즈를 점진적으로 제거하여 프레임 간의 사실적인 모션으로 일관된 비디오 시퀀스를 생성합니다.
SVD와 SVD-XT 모델의 차이점은 무엇인가요?: SVD와 SVD-XT는 서로 다른 기능을 가진 Stable Video Diffusion의 두 가지 변형입니다. 표준 SVD 모델은 576x1024 해상도로 14프레임을 생성하는 반면, SVD-XT (extended)는 동일한 해상도로 25프레임을 생성하도록 파인튜닝되었습니다. 두 모델 모두 초당 3~30프레임의 사용자 지정 가능한 프레임 속도를 지원하며, SVD-XT는 더 복잡한 애니메이션과 더 부드러운 모션에 이상적인 더 긴 비디오 시퀀스를 제공합니다.
Stable Video Diffusion은 어떤 비디오 해상도와 프레임 속도를 지원하나요?: Stable Video Diffusion은 576x1024 픽셀 해상도로 비디오를 생성하며, 세로 및 가로 방향 모두에 최적화되어 있습니다. 이 모델은 초당 3~30프레임(FPS) 범위의 사용자 지정 가능한 프레임 속도를 지원하며, 5-30 FPS 사이에서 최적의 성능을 발휘합니다. 이러한 유연성을 통해 창의적인 요구에 따라 슬로우 모션 효과부터 표준 비디오 재생 속도까지 모든 것을 만들 수 있습니다.
Stable Video Diffusion으로 생성된 비디오는 얼마나 길까요?: Stable Video Diffusion으로 생성된 비디오는 상대적으로 짧으며, 모델 변형 및 프레임 속도 설정에 따라 일반적으로 1-4초 정도 지속됩니다. 표준 SVD 모델은 14프레임을 생성하고, SVD-XT는 25프레임을 생성합니다. 표준 프레임 속도 7-10 FPS에서 이는 약 2-4초의 비디오 콘텐츠로 변환되어 루프 애니메이션, GIF 및 짧은 비디오 클립에 이상적입니다.
Stable Video Diffusion 출력을 제어하는 주요 매개변수는 무엇인가요?: SVD 출력을 제어하는 주요 매개변수에는 Motion Bucket ID (모션의 양을 제어하며, 값이 높을수록 더 많은 움직임 생성), 초당 프레임(5-30 FPS 사이가 최적), 노이즈 증강 강도(비디오가 입력 이미지와 얼마나 다른지 결정), 그리고 시드(재현 가능한 결과를 위해)가 포함됩니다. 이러한 매개변수를 조정하면 생성된 비디오의 모션 강도, 비디오 부드러움 및 창의적 변형을 미세 조정할 수 있습니다.
Stable Video Diffusion 실행을 위한 하드웨어 요구사항은 무엇인가요?: Stable Video Diffusion은 AI 비디오 모델 중에서 매우 효율적입니다. 기본 SVD 구성은 1024x576 해상도로 25프레임을 생성하는 데 10GB 미만의 VRAM을 사용하여 8GB VRAM을 가진 NVIDIA GTX 1080과 같은 GPU에서 실행할 수 있습니다. 최적의 성능을 위해 NVIDIA A100은 약 100초에 14프레임을, 약 180초에 25프레임을 생성합니다. 8GB+ VRAM을 가진 대부분의 최신 NVIDIA 및 AMD GPU가 모델을 효과적으로 실행할 수 있습니다.
Stable Video Diffusion은 다른 AI 비디오 모델과 어떻게 비교되나요?: 사용자 선호도 연구에 따르면 Stable Video Diffusion은 비디오 품질 및 모션 사실성에서 GEN-2 및 PikaLabs와 같은 선도적인 폐쇄 소스 모델을 능가합니다. SVD는 우수한 시간적 일관성으로 부드럽고 자연스러운 모션을 생성하는 데 탁월합니다. CogVideoX와 같은 경쟁사는 더 높은 해상도 출력을 제공하고 Kling AI와 같은 모델은 더 긴 비디오 생성을 제공하지만, SVD는 모션 품질, 오픈소스 접근성 및 효율적인 리소스 사용에서 두드러집니다.
Stable Video Diffusion으로 고품질 비디오를 생성하기 위한 모범 사례는 무엇인가요?: SVD로 최적의 결과를 얻으려면 명확한 피사체와 좋은 구성을 특징으로 하는 고품질 입력 이미지로 시작하세요. 불, 연기, 물 또는 천과 같은 역동적인 요소가 있는 이미지는 더 흥미로운 모션을 생성하는 경향이 있습니다. 콘텐츠에 적합한 움직임 양을 찾기 위해 Motion Bucket ID 설정을 실험해보세요. 최상의 출력을 찾기 위해 다양한 시드를 사용하여 여러 변형을 생성하세요. 부드러운 재생을 위해 FPS를 5-30 사이로 유지하고, 더 길고 복잡한 애니메이션을 위해 SVD-XT 모델 사용을 고려하세요.
Stable Video Diffusion을 상업적 목적으로 사용할 수 있나요?: 예, Stable Video Diffusion은 Stability AI Community License에 따라 상업적 목적으로 사용할 수 있습니다. 조직의 연간 수익이 100만 달러 미만인 경우 상업 프로젝트에 SVD를 무료로 사용할 수 있습니다. 이 수익 임계값을 초과하는 조직은 Stability AI로부터 Enterprise 라이선스를 취득해야 합니다. 이 모델은 로열티 없는 라이선스에 따라 연구 및 비상업적 사용에도 사용할 수 있습니다.
Stable Video Diffusion의 한계는 무엇인가요?: Stable Video Diffusion에는 고려해야 할 몇 가지 한계가 있습니다: 비디오가 상대적으로 짧고(1-4초), 특정 시나리오에서 완벽한 사실성에 어려움을 겪을 수 있으며, 세밀한 얼굴, 복잡한 신체 움직임 및 텍스트 렌더링에 알려진 문제가 있습니다. 일부 입력 이미지는 매개변수 조정에도 불구하고 최소한의 모션 또는 모션이 전혀 생성되지 않을 수 있습니다. 이 모델은 또한 576x1024 해상도로 제한되어 있어 더 높은 품질의 최종 출력을 위해 업스케일링이 필요할 수 있습니다.
Stable Video Diffusion의 일반적인 사용 사례는 무엇인가요?: Stable Video Diffusion은 다음과 같은 다양한 창의적 및 상업적 애플리케이션에 이상적입니다: 애니메이션 소셜 미디어 콘텐츠 및 마케팅 자료, 제품 시각화 및 시연 비디오, 컨셉 아트 및 스토리보드 애니메이션, 교육 콘텐츠 생성, 웹사이트용 루프 배경 비디오, 예술 프로젝트 및 디지털 설치, 게임 자산 애니메이션, 그리고 디자인 프로토타이핑. 이미지-비디오 기능은 정적 디자인과 일러스트레이션을 생생하게 만드는 데 특히 유용합니다.
Stable Video Diffusion 출력에서 모션 품질을 어떻게 개선하나요?: 모션 품질을 향상시키려면 자연스럽게 움직임을 암시하는 요소(흐르는 천, 역동적인 포즈, 환경 요소)가 있는 입력 이미지를 선택하는 것으로 시작하세요. 아티팩트를 도입하지 않고 더 많은 모션을 추가하려면 Motion Bucket ID 매개변수를 점진적으로 증가시키세요. 노이즈 증강 강도 매개변수가 도움이 될 수 있습니다 - 값이 높을수록 입력 이미지에서 더 많은 편차가 허용되어 잠재적으로 더 역동적인 모션을 생성합니다. 모션 품질은 생성 간에 크게 다를 수 있으므로 다양한 시드를 실험해보세요. 더 나은 모션 예측을 위해 명확한 깊이와 공간 관계가 있는 이미지 사용을 고려하세요.
Stable Video Diffusion은 텍스트 프롬프트에서 비디오를 생성할 수 있나요?: Stable Video Diffusion은 주로 이미지-비디오 모델로, 텍스트 프롬프트에서 직접 작동하는 것이 아니라 비디오 출력을 생성하기 위해 입력 이미지가 필요합니다. 텍스트 설명에서 비디오를 생성하려면 먼저 Stable Diffusion, SDXL 또는 SD3와 같은 텍스트-이미지 모델을 사용하여 이미지를 생성한 다음 생성된 이미지를 SVD의 입력으로 사용합니다. 이 2단계 워크플로를 통해 텍스트-이미지 및 이미지-비디오 기능을 결합하여 텍스트에서 비디오를 생성할 수 있습니다.
Stable Video Diffusion을 무료로 온라인에서 어디서 시도할 수 있나요?: 공식 Stability AI 웹사이트, Hugging Face Spaces, 그리고 stable-diffusion-web.com과 같은 커뮤니티 플랫폼을 포함한 다양한 플랫폼에서 Stable Video Diffusion을 무료로 시도할 수 있습니다. 이러한 온라인 인터페이스를 통해 로컬 설치 없이 이미지를 업로드하고 비디오를 생성할 수 있습니다. 더 많은 제어와 무제한 사용을 원한다면 8GB+ VRAM을 가진 호환 가능한 GPU가 있는 경우 GitHub에서 사용 가능한 오픈소스 코드와 Hugging Face의 모델 가중치를 사용하여 SVD를 로컬에서 실행할 수도 있습니다.