PaintsUndo - 정적 이미지를 동적 디지털 페인팅으로 변환하기

PaintsUndo는 정적 이미지를 그림 과정의 동적 비디오 표현으로 변환하는 혁신적인 도구입니다.

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3300K+ 사용자가 사용 중입니다

무료 온라인 PaintsUndo

다음 예제를 사용하여 PaintsUndo를 시도해보세요.

PaintsUndo 사용 방법

PaintsUndo를 사용하려면 이미지를 업로드하거나 페이지 하단에서 예제 이미지를 선택합니다. '글로벌 프롬프트 생성'을 클릭하여 전역 프롬프트를 생성합니다. 그런 다음 '키프레임 생성'을 클릭하여 키프레임을 생성합니다. 마지막으로 '비디오 생성'을 클릭하여 비디오를 생성합니다. 이러한 단계 중에 필요에 따라 시드 또는 매개변수를 조정할 수 있습니다.

특징

정적 이미지를 동적 비디오 표현으로 변환

PaintsUndo는 사용자가 정적 이미지를 동적 비디오로 변환하여 그림 작업 과정을 나타내는 비디오를 생성할 수 있습니다. 키프레임을 생성하고 그 사이를 보간함으로써, 디지털 페인팅 소프트웨어에서 '되돌리기' 버튼을 여러 번 누른 것처럼 보이게 합니다.

다른 단계에서의 초기 스케치 추출

PaintsUndo 모델은 초기 스케치부터 세부적인 작품까지 다양한 그림 단계를 시뮬레이션할 수 있습니다. 사용자는 다양한 수준에서 초기 스케치를 추출할 수 있으며, 스케치, 잉크 펜, 그림자 등 다양한 그림 작업을 통해 이미지의 점진적 개선 과정을 시각화할 수 있습니다.

외부 소스에서 스케치 삽입

PaintsUndo는 외부 소스에서 스케치를 통합할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이를 통해 생성된 비디오가 보다 포괄적이고 다양한 창의적 입력과 요소에 적응할 수 있습니다.

단일 입력에 대한 다양한 출력 시나리오 처리

PaintsUndo의 단일 프레임 모델은 단일 입력 이미지를 받아들여 '되돌리기' 작업을 다양하게 시뮬레이션하여 여러 출력을 생성할 수 있습니다. 이 기능은 작품 생성의 다양한 단계를 이해하며, 단일 최종 이미지에서 여러 관점과 중간 단계를 제공합니다.

AI 생성 이미지의 그림 그리기 행동 이해

PaintsUndo는 AI 생성 이미지의 그림 그리기 행동을 이해하는 데 목적을 둡니다. 인간의 그림 그리기 동작을 복제함으로써, 모델은 생성 프로세스와 AI에 의한 이미지 생성의 순차적 단계를 더 깊이 이해하고, 인간의 예술적 필요에 더 잘 부합하도록 합니다.

인간의 그림 그리기 행동 시뮬레이션

PaintsUndo는 스케치, 잉크 펜, 색칠, 그림자, 변형 등 다양한 인간의 그림 그리기 작업을 복제하는 기본 모델을 제공합니다. 이를 통해 AI가 인간 예술가의 실제 요구와 창작 과정과 더 잘 맞물리도록 합니다.

자주 묻는 질문

질문이 있으세요? 아래의 자주 묻는 질문을 확인해보세요.

PaintsUndo는 인간의 그림 작업 행동을 기반 모델로 제공하여 향후 AI 모델이 인간 예술가의 실제 필요에 더 잘 부합하도록 지원하는 프로젝트입니다. 스케치, 잉크 드로잉, 색칠, 음영 등 다양한 그림 작업을 시뮬레이션할 수 있습니다.

네, PaintsUndo는 무료로 사용할 수 있습니다. 리포지토리를 복제하고 로컬 머신에 설정할 수 있습니다.

디지털 페인팅이나 아트워크 이미지를 사용하여 비디오를 생성할 수 있습니다. 이 모델들은 그림 작업 과정의 다양한 단계를 나타내는 이미지를 처리하도록 설계되었습니다.

비디오 생성 속도는 하드웨어에 따라 다릅니다. 평균적으로 한 장의 이미지 처리에 약 5에서 10분이 소요되며, 해상도는 320x512, 512x320, 384x448 또는 448x384이고, 초당 4프레임의 25초 비디오를 생성합니다.

PaintsUndo는 AI 모델을 사용하여 인간의 그림 작업을 시뮬레이션합니다. 싱글 프레임 모델은 최종 이미지에서 '되돌리기' 작업을 시뮬레이션하여 키프레임을 생성하고, 멀티 프레임 모델은 이러한 키프레임 사이를 보간하여 부드러운 전환을 만듭니다. 이 조합은 작품의 단계별 생성 과정을 보여주는 일관된 비디오를 생성합니다.

싱글 프레임 모델은 SD1.5의 수정된 아키텍처로, 다른 베타 스케줄러와 추가된 작업 단계 조건으로 훈련되었습니다. 멀티 프레임 모델은 VideoCrafter 패밀리를 기반으로 하지만 신경망 토폴로지와 훈련 방법에 중요한 수정을 가했습니다.

사용자는 현지 법률을 준수하고 책임 있게 도구를 사용해야 합니다. 거짓 정보 생성이나 대립 선동을 피하는 것이 좋습니다. 개발자는 사용자의 잘못된 사용에 대한 책임을 지지 않습니다.