Stable Virtual Camera

Stability AI 推出的Stable Virtual Camera ，能將普通的2D 圖片轉化為具有立體感的3D 視頻。用戶只需設定相機移動軌跡（如螺旋、變焦、平移等），就能輕鬆生成流暢的3D 效果視頻。

核心功能：

• 2D 轉3D： 將靜態圖片轉化為動態的3D 視頻。

• 靈活的相機控制： 用戶可自定義相機運動，實現各種視覺效果。

• 多格式輸出： 支持多種視頻比例，滿足不同平台需求。

• 高質量生成： 生成的3D 視頻效果逼真，畫面流暢。

• 超長視頻支持： 最長可生成1000 幀的視頻。

技術亮點：

• 運用生成式AI 和神經渲染技術。

• 優化多角度圖像的一致性和平滑度。

• 基於擴散模型，逐步提升視頻質量。

項目資源：

• 官方網站： https://stable-virtual-camera.github.io/

• GitHub 代碼庫： https://github.com/Stability-AI/stable-virtual-camera

• Hugging Face 模型： https://huggingface.co/stabilityai/stable-virtual-camera

• arXiv 論文： https://arxiv.org/pdf/2503.14489

適用場景：

• 廣告和產品展示。

• 創意內容製作。

• 教育和培訓。

安裝步驟

• 克隆倉庫：

   git clone --recursive https://github.com/Stability-AI/stable-virtual-camera
  cd stable-virtual-camera

• 安裝依賴：

   pip install -e .

• 要求：

  請注意，Windows 用戶需要通過WSL（Windows Subsystem for Linux）來運行，因為本機Windows 不支持Flash。

• Python 版本： >=3.10

• PyTorch 版本： >=2.6.0

• 額外依賴：

• 如果你想使用演示或進行開發，請參考INSTALL.md獲取更多依賴項。

使用方法

• Hugging Face 身份驗證：

• 你需要通過Hugging Face 登錄才能下載模型權重。

• 運行以下命令進行身份驗證：

   huggingface-cli login

• 演示程序：

• Gradio 演示：適合普通用戶，通過圖形界面操作。

   python demo_gr.py

  詳細指南請參見GR_USAGE.md 。

• CLI 演示：適合高級用戶或研究人員，允許更細粒度的控制。

   python demo.py --data_path <data_path> [additional arguments]

  詳細指南請參見CLI_USAGE.md 。

• 更多信息：

• 如果你想對NVS 模型進行基準測試，請查看論文中的相關信息，了解關於場景、分割和輸入/目標視圖的詳細數據。