这是一个AnimateDiff介绍教程，这个工具可让您使用Stable Diffusion创建令人惊叹的 GIF 动画，这是目前为止最好的文本生成视频（Text-to-video）人工智能工具之一。
AnimateDiff GitHub：
https://github.com/guoyww/animatediff/ （复制到浏览器打开）
您可以用它创建逼真的视频，或者卡通风格，目前卡通风格的效果是最好的，所以在本教程中我会演示卡通风格如何使用，道理是一样的。
1. 下载所需文件
对于这种卡通风格，一个不错的checkpoint是 ToonYou，您可以从 CivitAI网站下载最新版本，并把它拖到您的Stable Diffusion模型文件夹中，如下所示。
下图：放到Stable Diffusion的模型文件夹中
2. 安装 AnimateDiff 扩展
要开始使用，不需要从 GitHub 页面下载任何东西。
直接转到Stable Diffusion扩展选项卡，点击“可用”，然后选择“从…加载”，在列表中搜索“AnimateDiff”，点击“安装”添加扩展。
如果在搜索中找不到它，请确保取消选中“隐藏带标签的扩展 -> 脚本”，它就出来啦。
安装扩展后，转到“已安装”选项卡，然后单击“应用并重新启动 UI”。
建议你完全重启Stable Diffusion，以防止发生任何错误。
3. 下载AnimateDiff模型
接下来我们需要 AnimateDiff 模型，这是使用扩展所必需的，您可以从 Hugging Face 网站下载该模型。目前有2种型号可供选择；“mm_sd_v14.ckpt”和“mm_sd_v15.ckpt”。我发现 v14 模型效果更好，但我建议这两个模型都下载下来，这样就可以自己尝试哪个更符合需求。
将这些文件放置在以下目录中：
“StableDiffusion”>“extensions”>“sd-webui-animatediff”>“models”。
4. AnimateDiff 设置
安装 AnimateDiff 扩展后，它会出现在Stable Diffusion界面的底部。
要使用它，单击“AnimatedDiff”选项，界面会展开。以下是您可以配置的一些设置，我列一下我推荐的设置。
运动模块（Motion module）：mm_sd_v14.ckpt
帧数（Number of frames）：我建议至少使用8帧以获得良好质量，如果使用较低的值，输出效果不会那么好。
每秒帧数（FPS）：调整播放速度，我建议至少8到12。
不要忘记选中“启用”来使用该扩展。
故障排除
如果生成时间较长，请在生成前选择右边的“从内存中移除运动模块”。将负面提示控制在75个字符以下也很有帮助。最大帧数使用16帧。
5. Stable Diffusion设置
下面列出了使用 ToonYou checkpoint的推荐设置。
您可以尝试这些设置，找出最适合自己的。
checkpoint模型：ToonYou
clip跳过层：2（或更高）
正面提示词：包括 masterpiece，best quality等
负面提示词：包括 worst quality, low quality, letterboxed等
采样方法：DDIM（这是迄今为止最快的采样方法，会大大减少生成时间）。
采样步骤：最少 25 个，我建议 40 个。
宽高：512x512 或 768x768。请记住，您以后随时可以升级您的 GIF。
提示词相关性（CFG Scale）：7.5 - 8
对于其余的配置，使用默认设置就行。
在生成 GIF 之前，我建议生成一些图像，使用你最喜欢的图像中的种子。
OK讲完了，接下来自己试试吧。
示例
以下是使用 AnimateDiff 和特定设置渲染的 GIF 动画的一些示例：
示例1
采样方法：DDIM
迭代步数：40
分辨率：768x512
提示词相关性（CFG Scale）：8
模型：ToonYou（Beta 6）
示例2
采样方法：DDIM
迭代步数：40
分辨率：512x512
提示词相关性（CFG Scale）：8
模型：ToonYou（Beta 6）
结论
虽然输出的质量可能有所差异，不过不影响AnimateDiff依然是目前最强的文生动图工具之一。
AI绘画的秘诀之一就是多尝试，试试不同的设置和模型，才能获得更满意的结果。
如有侵权，请联系删除。
写在最后
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总结
本文是一篇AnimateDiff的介绍和使用教程。AnimateDiff是一款基于Stable Diffusion的GIF动画创建工具，被誉为目前最顶尖的文本生成视频（Text-to-video）人工智能工具之一。文章详尽地指导了用户如何从下载所需文件开始，逐步完成AnimateDiff的扩展安装、模型下载，并进行详细设置，以生成高质量的GIF动画。同时，文章也提供了故障排除的建议和一些具体的使用示例。最后，探讨了AIGC技术的广阔发展前景以及为学习者提供的全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，旨在鼓励更多人投身于AIGC技术的学习与实践中。