项目名称： Paints-Undo
项目简介： MeoAI来向你先容，Paints-Undo是一个创新的人工智能项目，专注于仿照和理解人类在数字绘画中的绘图行为。该项目的愿景是开拓出能够精确反响人类艺术家需求和行为的AI模型，以促进人工智能与人类艺术家之间更紧密、更自然的互助。
项目地址：
GitHub上搜索Paints-UNDO
功能特点：
行为仿照： 模型能够展示各种人类绘画行为，包括素描、着墨、着色、阴影处理、图像变换、旁边翻转、颜色曲线调度、图层可见性变动，乃至是在绘画过程中改变整体构思。输入输出： 模型接管一张完成的图像作为输入，然后输出该图像逐步绘制的序列，仿照了从终极作品回溯到初始笔触的过程。二、如何支配和利用 Paints-Undo让MeoAI来一步一步教你。
2.1支配 Paints-Undo：1.克隆仓库： 首先，您须要在本地打算机上克隆Paints-Undo的GitHub仓库。可以通过在终端或命令提示符中运行以下命令来完成：
git clone https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO.git
2.进入项目目录： 克隆完成后，进入项目目录：
cd Paints-UNDO
3.创建和激活Python环境： 利用conda创建一个新的Python环境，并激活它：
conda create -n paints_undo python=3.10 conda activate paints_undo
4.安装依赖： 安装必要的Python包，首先是xformers库：
详细代码请阅读原文：Paints-Undo：图片天生绘画过程，AI解锁逆向绘画与艺术行为剖析新领域：https://www.meoai.net/paints-undo.html 「链接」5.然后安装项目所需的其他依赖项：
详细代码请阅读原文
6.启动运用： 所有依赖安装完成后，通过运行以下命令来启动Paints-Undo的Web界面：
详细代码请阅读原文
如果您不熟习这些命令，可以将它们复制到谈天机器人中并要求阐明和更详细的解释。
2.2利用 Paints-Undo：访问Web界面： 启动运用后，您将看到一个Web界面，常日是通过浏览器访问确当地做事器（例如：http://localhost:7860）。上传图像： 在Web界面中，您可以上传您想要剖析的图像，或者点击页面底部的示例图像以利用预设的图像。天生提示（Step 1）： 在标记为“步骤1”的用户界面中，点击“天生提示”按钮来获取全局提示。这一步是为模型供应足够的高下文信息，以便它可以理解图像的内容。天生关键帧（Step 2）： 接下来，在“步骤2”中，点击“天生关键帧”。在此步骤中，您可以变动种子或其他参数来掌握天生过程。天生视频（Step 3）： 末了，在“步骤3”中，点击“天生视频”按钮。同样，您可以在此步骤中调度种子或其他参数，以得到您希望的视频效果。查当作果： 模型将根据您供应的图像和参数天生绘画过程视频。您可以在Web界面中查当作果，并根据须要下载或进一步编辑。技能哀求：
项目在配备24GB VRAM的Nvidia 4090和3090TI上进行了测试，理论上最小VRAM需求在极度优化下约为10~12.5 GB。处理一张图像的韶光大约为5到10分钟，输出视频的范例时长为25秒，分辨率有320x512、512x320、384x448或448x384等选项。把稳：
由于处理韶光可能较长，项目开拓者不建议将Paints-Undo支配到HuggingFace Space，以避免对HF做事器造成不必要的包袱。如果您没有所需的打算设备，可以等待项目团队发布Colab条记本（但请把稳Colab免费层可能不敷以运行此项目）。三、模型及其架构的详细解释3.1单帧模型 (paints_undo_single_frame)1.模型架构： 单帧模型的架构基于SD1.5，并进行了修正以适应Paints-Undo项目的需求。它通过演习不同的betas scheduler和operation step条件来实现其功能。
2.演习细节：
模型利用了以下betas值进行演习：betas = torch.linspace(0.00085,0.020,1000, dtype=torch.float64)与原始SD1.5利用的betas值不同，单帧模型的演习betas值在结束时不同，并且去除了平方操作。3.分外修正：
移除了文本编码器CLIP ViT-L/14的末了一层，以确保与diffusers的CLIP Skip设置同等。operation step条件以类似于SDXL的额外嵌入办法添加到层嵌入中。4.输入和输出：
输入：一张图像和一个operation step（0到999之间的整数）。输出：根据指定的operation step，模型输出一张仿照撤消相应步骤后的单图像。5.利用场景：
单帧模型可以仿照从终极作品回溯到初始笔触的任何步骤。3.2多帧模型 (paints_undo_multi_frame)1.模型架构： 多帧模型的演习基于VideoCrafter家族，但进行了大量修正，包括神经网络的拓扑构造和行为。
2.紧张组件：
VAE：与ToonCrafter中提取的动漫VAE相同。3D-UNet：从Crafters的lvdm修正而来，调度了把稳力模块，并支持在空间自把稳力层中的韶光窗口。CLIP：利用了SD2.1版本的CLIP。CLIP-Vision：实现了支持任意纵横比的Clip Vision，通过插值位置嵌入来实现。Image Projection：实现了一个小型transformer，输入两帧图像，输出每帧的16个图像嵌入。3.把稳力机制：
3D-UNet支持三种把稳力窗口模式："prv"、"first"和"roll"，以不同的办法关注前后帧的空间高下文。4.输入和输出：
输入：两张图像。输出：这两张图像之间的16个中间帧。5.利用场景：
多帧模型用于天生两个关键帧之间的过渡动画，展现更连续的动态过程。6.模型利用把稳事变：
单帧模型和多帧模型常日结合利用，首先利用单帧模型天生几个关键帧，然后利用多帧模型进行插值，天生较长的视频。模型的输出质量高度依赖于输入图像的质量，以及模型对图像内容的理解。通过这些详细的模型架构和利用解释，用户可以更好地理解Paints-Undo模型的事情事理，以及如何有效地利用它们来天生绘画过程视频。
四、社区提醒
MeoAI在这里提醒大家，项目在GitHub上的页面是唯一的官方资源，提醒用户当心并避免访问假冒的Paints-Undo网站，这些假冒网站最近在谷歌搜索和社交媒体上频繁涌现。
五、运用处景作为剖析人类行为的根本模型，构建与人类行为和需求同等的AI工具。结合草图勾引的图像天生器实现“PaintsRedo”，增强人类创造力。用于查看自己的艺术作品的不同可能过程，以得到艺术灵感。将输出用作视频/电影殊效，实现特定的创意目的。六、免责声明项目旨在发展人类绘画行为的根本模型，以帮助未来的AI系统更好地知足人类艺术家的实际需求。用户在利用此工具创作内容时，应遵守当地法律并负任务地利用。