🌟 VEnhancer: Генеративное улучшение синтезированного видео.

VEnhancer - генеративная система апсемлинга пространственно-временных характеристик, которая улучшает результаты существующих методов преобразования текста в видео путем добавления большего количества деталей в пространственной области и синтетического детализированного движения во временной области.
Он гибко адаптируется к различным коэффициентам апсемплинга в диапазоне 1x~8x.

VEnhancer устраняет артефакты и коллизии движения сгенерированных видео, используя диффузионную модель и дообученные модели ControlNet.

Несколько дней назад VEnhancer получил обновление:

🟢Поддержка длинных видео (путем разбиения видео на несколько фрагментов с перекрытиями);
🟢Быстрая выборка с 15 шагами без потери качества (путем установки --solver_mode 'fast' в команде скрипта);
🟢Использование временного VAE для уменьшения мерцания.

Эксперименты, проведенные во время разработки показывают, что VEnhancer превосходит существующие методы апсемплинга видео и современные методы улучшения синтезированных видео.

⚠️ Для обработки видео в 2K разрешении при fps=>24 требуется около 80 GB VRAM.

Использование VEnhancer возможно через CLI, с помощью GradioUI и в виде неофициальной ноды (WIP) для ComfyUI.

▶️Установка:

# Clone repo
git clone https://github.com/Vchitect/VEnhancer.git
cd VEnhancer

# Create environment
conda create -n venhancer python=3.10
conda activate venhancer

# Install requirments:
pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2
pip install -r requirements.txt

sudo apt-get update && apt-get install ffmpeg libsm6 libxext6  -y

bash run_VEnhancer.sh

python gradio_app.py