1. 介绍
11 月 21 日，Stability AI 推出了 Stable Video Diffusion，这是 Stability AI 的第一个基于图像模型 Stable Diffusion 的生成式视频基础模型。
目前 Stability AI 已经在 GitHub 上开源了 Stable Video Diffusion 的代码，在 Hugging Face 上也可以找到模型本地运行所需要的 weights。
「GitHub」
https://github.com/Stability-AI/generative-models
「Hugging Face」
https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt
目前该视频模型可以很容易地适配下游各种任务，并计划基于此基础模型建立一系列模型，类似于围绕 stable diffusion 建立一个生态系统。
在外部评估中，Stable Video Diffusion 发布的两种图片生视频的模型 SVD 和 SVD-XT，在用户偏好研究中，已经超过了 Runway 和 Pika Labs。
2. 局限性
需要注意的是：
1、Stability AI 强调，此模型现阶段还不适用于实际或者商业应用。
2、网页的体验目前还未向所有人开放，可以在这里申请候补（https://stability.ai/contact）。
另外，stable-video-diffusion-img2vid-xt 还有一些局限性，在 Hugging Face 上也说明了，该模型仅用于研究目的。
局限性：
1、生成的视频相当短（<=4秒），并且该模型无法实现完美的照片级别的视频。
2、当前模型可能会生成没有运动的视频，或非常缓慢的相机平移的视频。
3、无法通过文本控制模型。
4、模型无法呈现清晰的文本。
5、面孔和人物可能无法正确生成。
6、模型的自编码部分是有损耗的。
3. 如何体验
Hugging Face 上的体验地址：https://huggingface.co/spaces/multimodalart/stable-video-diffusion
不过上传图片点生成后，提示「This application is too busy」。
后来看到国外一位开发者 mkshing 的分享：https://colab.research.google.com/github/mkshing/notebooks/blob/main/stable_video_diffusion_img2vid.ipynb
打开链接后，点击「代码执行程序」-「全部运行」就可以了，过程有点慢，感兴趣的小伙伴可以跑一下~
关于 Stable Video Diffusion 更多详细的介绍，可以查看论文：https://stability.ai/research/stable-video-diffusion-scaling-latent-video-diffusion-models-to-large-datasets
4. 参考网址
https://stability.ai/news/stable-video-diffusion-open-ai-video-model
)
)
