短网址生成防屏蔽搜索引擎的优化方法有哪些
背景：
好容易完成朋友的任务，帮忙给小朋友绘画比赛生成一些创意参考图片。他给我个挑战更高的问题，是否可以帮他用AI生成一些视频。这个乍一听以现在AI技术根本不太可能完成。奈何他各种坚持，无奈被迫营业。苦脸接受了这个不可能完成的任务。
要求：
1.视频人物相对稳定
2.视频祯之间不能跳跃太大（背景和画风不能跳变）
3.视频有一定连贯性（可以允许角色跳转不太连贯）
技术方案
思路：找一个视频，解析成图片，然后根据用户动作作为控制批量生成图，把生成的图合成视频输出
1.视频人物相对稳定，这部分我是用dreambooth锁定人物
2.视频不能太跳，这部分我尝试用image2image+control控制锁定
3.视频有一定连贯性，这部分我用video2video方式一定程度锁定角色动作
参考动作获取
视频转图片
#mp4转图片
import cv2
import osdef video2imgs(videoPath, imgPath):if not os.path.exists(imgPath):os.makedirs(imgPath) # 目标文件夹不存在，则创建cap = cv2.VideoCapture(videoPath) # 获取视频judge = cap.isOpened() # 判断是否能打开成功print(judge)fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 帧率，视频每秒展示多少张图片print('fps:',fps)frames = 1 # 用于统计所有帧数count = 1 # 用于统计保存的图片数量while(judge):flag, frame = cap.read() # 读取每一张图片 flag表示是否读取成功，frame是图片if not flag:print(flag)print("Process finished!")breakelse:if frames % 10 == 0: # 每隔10帧抽一张imgname = 'jpgs_' + str(count).rjust(3,'0') + ".jpg"newPath = imgPath + imgnameprint(imgname)cv2.imwrite(newPath, frame, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 100])# cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tofile(newPath)count += 1frames += 1cap.release()print("共有 %d 张图片"%(count-1))
video2imgs('./normal video.mp4','./jpgs1/')视频裁剪，人像放中间，补抓更清晰pose
#图片裁剪，人像更清晰
import cv2
import os
import os.pathf = r'./jpgs'
o = r'./target'
for file in os.listdir(f):f_img = f+"/"+fileo_img = o+"/"+fileimg = cv2.imread(f_img)print(img.shape) # (1080, 1920, 3)cropped = img[30:250, 50:280] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1]cv2.imwrite(o_img, cropped)
图片调整尺寸，把pose放在生成图合适位置，确保生成动作稳定性
#图片尺寸调整
import PIL
import os
import os.path
from PIL import Imagef = r'./target'
o = r'./targets'
for file in os.listdir(f):f_img = f+"/"+fileo_img = o+"/"+fileimg = Image.open(f_img)img = img.resize((1024,640))img.save(o_img)
视频生成
本次实验使用stablediffusion中img2img来批量生产
选择了batch，通过controlnet==》pose、segment方法来控制生成图
结果输出：
把生成的图合成视频
from moviepy.editor import ImageSequenceClipimage_path = "result_video03"
fps = 5clip = ImageSequenceClip(image_path, fps=fps)
clip.write_videofile("output1.mp4", fps=fps)合成视频效果
相忘于江湖
展望
现在效果还是不够稳定的
后续会尝试解决这个不稳定问题