引言
本文将演示如何通过Python代码实现基于文本提示的AI动画生成。我们将使用Stable Diffusion生成连贯图像帧，结合OpenCV合成视频，最终实现一个可自定义的动画生成 pipeline。
一、环境准备
1. 依赖安装
# 安装核心库
pip install diffusers transformers torch numpy opencv-python pillow# 安装可选优化库（按需）
pip install xformers # 内存优化
2. 硬件要求
| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| GPU | NVIDIA GTX 1660 | NVIDIA RTX 3090+ |
| 显存 | 8GB | 24GB+ |
| 内存 | 16GB | 32GB+ |
二、代码逐行解析
1. 导入库
import torch # PyTorch 深度学习框架
from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler # Stable Diffusion 工具
import cv2 # 视频处理
import numpy as np # 数值计算
import os # 路径操作
2. 配置参数
# 核心参数区
PROMPT = "A fantasy landscape with flying dragons, trending on artstation" # 文本提示词
VIDEO_LENGTH = 10 # 视频时长（秒）
FPS = 15 # 帧率（建议 12-30）
RESOLUTION = (512, 512) # 分辨率 (宽, 高)
OUTPUT_PATH = "animation.mp4" # 输出路径
参数影响说明：
| 参数名 | 取值范围 | 对结果的影响 |
|---|---|---|
| PROMPT | 任意文本 | 直接决定动画内容 |
| VIDEO_LENGTH | 1-∞ 秒 | 时长越长生成时间越长 |
| FPS | 1-60 | 帧率越高视频越流畅 |
| RESOLUTION | (512,512)等 | 分辨率越高显存消耗越大 |
3. 模型初始化
# 加载 Stable Diffusion 模型
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", # 官方预训练模型torch_dtype=torch.float16 # 半精度浮点优化显存
).to("cuda") # 模型移动到GPU# 优化调度器（可选）
pipe
