Une expérience avec Stable Diffusion 1.5, Llama et du TTS qui permet la génération de "vidéo" (suite d'images) avec une histoire narré.
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2025-04-20 12:42:45 +02:00
clean.py Original 2025-04-20 11:29:26 +02:00
gen.py Actualiser gen.py 2025-04-20 12:40:14 +02:00
genXL.py Actualiser genXL.py 2025-04-20 12:40:43 +02:00
LICENSE Initial commit 2025-04-20 11:41:13 +02:00
main.py Original 2025-04-20 11:41:31 +02:00
out.mp4 Original 2025-04-20 11:31:29 +02:00
promptTtoI.txt Original 2025-04-20 11:29:26 +02:00
promptUtoT.txt Original 2025-04-20 11:29:26 +02:00
README.md Actualiser README.md 2025-04-20 12:42:45 +02:00
video.py Original 2025-04-20 11:41:31 +02:00

VideoStory

C'est une expérience avec Stable Diffusion 1.5, Llama 3 et du TTS qui permet la génération de "vidéo" (suite d'images) avec une histoire narrée. Il supporte potentiellement SD Video. Ce programme n'a pas vraiment pour vocation d'être utilisé.

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Voici les dépendances:

re
llama_cpp
outetts
diffusers
torch
os
moviepy

Utilisation

Dans le fichier main.py, ajoutez dans l'appel de main() le prompt. SYSTEMPROMPTT est le prompt système de Llama. SDBAD est le prompt négatif de Stable Diffusion. SYSTEMPROMPTI est le prompt système de Stable Diffusion.

promptTtoI.txt et promptUtoT.txt sont respectivement le prompt système de Stable Diffusion et celui de Llama.

Dans le fichier gen.py, dans les fonctions loadllama(), loadtts() et loadsdxl() vous devez ajouter vos models (fichiers locaux).

Le programme se lance avec main.py.

Fonctionnement

flowchart TD;
sd{{"Stable Diffusion"}}
img1["Image 1"]
img2["Image 2"]
img3["Image 3"]
p1["Paragraphe 1"]
p2["Paragraphe 2"]
p3["Paragraphe 3"]
fa["Fichier Audio"]
vd{"Vidéo"}
prt{"Prompt"}
llm{{"Llama"}}
tts{{"TTS"}}
prt --> llm;
llm --> Texte;
Texte --> p1;
Texte --> p2;
Texte --> p3;
Texte --> tts;
tts --> fa;
p1 --> sd;
p2 --> sd;
p3 --> sd;
sd --> img1;
sd --> img2;
sd --> img3;
fa --> vd;
img1 --> vd;
img2 --> vd;
img3 --> vd;

Exemple de sortie

https://uwo.nya.pub/forge/Joachim/VideoStory/src/branch/main/out.mp4