2025 最新 Creati AI 图生视频大模型 Ruyi 使用教程详解

2025-06-12| 6708 阅读

? 2025 最新 Creati AI 图生视频大模型 Ruyi 使用教程详解


?️ 一、Ruyi 核心功能与技术架构解析


Ruyi 作为 2025 年最受关注的图生视频大模型,其核心竞争力体现在多维度的技术创新上。它基于 DiT(扩散图像 Transformer)架构,结合了 Casual VAE 模块和 Diffusion Transformer 模块。Casual VAE 负责将视频数据压缩,空间分辨率降低至 1/8,时间分辨率降低至 1/4,每个像素以 16 通道的 BF16 格式高效表示,大大提升了处理效率。Diffusion Transformer 则利用 3D 全注意力机制生成压缩后的视频数据,空间维度采用 2D 归一化 RoPE 处理,时间维度使用 Sin-cos 位置嵌入,确保生成视频的动态连贯性。

在功能层面,Ruyi 支持从 384×384 到 1024×1024 的多分辨率视频生成,能处理任意长宽比,最长可生成 120 帧(约 5 秒)的视频。运动幅度控制提供 4 档调节,从轻微动态到剧烈变化都能精准把控;镜头控制支持固定镜头和智能运镜两种模式,后者可模拟专业摄像机的推拉摇移效果。此外,首尾帧控制功能允许用户基于最多 5 个起始帧和 5 个结束帧生成视频,通过循环叠加还能突破时长限制。

? 二、环境搭建与模型部署


1. 硬件与软件准备


  • 显卡要求:建议使用 NVIDIA RTX 4090 及以上显卡(24G 显存),消费级显卡的优化设计让普通用户也能流畅运行。
  • 系统环境:Windows 10/11 或 Linux 系统,需提前安装 Python 3.8+ 和 CUDA 12.1+。
  • 模型文件:从 Hugging Face 平台下载 Ruyi-Mini-7B 基础模型(约 17G),解压后放入 Ruyi-Models/model 文件夹。

2. 算家云快速部署


  • 登录算家云官网,进入 “应用社区” 搜索 “Ruyi-Mini-7B”。
  • 选择 4090 显卡实例,点击 “立即创建”,等待实例初始化完成。
  • 在 “项目实例” 页面点击 “Web SSH” 进入终端,输入命令 cd Ruyi-Models && python3 predict_i2v.py 启动服务。

3. 本地部署步骤


  • 克隆项目仓库:git clone https://github.com/IamCreateAI/Ruyi-Models
  • 进入目录安装依赖:cd Ruyi-Models && pip install -r requirements.txt
  • 运行生成脚本:python3 predict_i2v.py,首次运行会自动下载部分依赖包。

4. 关键配置调整


  • 关闭自动更新:在软件设置中禁用插件自动下载功能,避免版本冲突。
  • 显存优化:显存 ≤8G 时勾选 “低内存模式”,虽然速度变慢但稳定性大幅提升。

? 三、从图像到视频的生成全流程


1. 输入素材准备


  • 支持 JPG、PNG 等常见图片格式,建议使用 512×512 或 768×768 分辨率的图片作为输入。
  • 首尾帧控制时,需准备 1-5 张起始帧和结束帧图片,按顺序命名为 start_01.jpgend_01.jpg 等。

2. 核心参数设置


  • 分辨率:普通显卡选 512×512,平衡速度与画质;高端显卡可选 768×768 追求高清效果。
  • 运动幅度:数值 1-4 对应不同动态强度,建议新手从 2 或 3 开始测试,避免画面失控。
  • 相机运镜:“Static” 模式适合固定场景,“Auto” 模式会智能添加镜头运动,增强画面表现力。
  • 量化模式:显存充足选 “Light”(速度快),显存紧张选 “BF16”(稳定性高)。

3. 生成与导出


  • 在软件界面上传输入图片,调整参数后点击 “生成”,等待进度条完成(约 1-3 分钟 / 5 秒视频)。
  • 生成的视频默认保存在 output 文件夹,支持 MP4、MOV 格式导出,可直接用于社交媒体发布或后期剪辑。

? 四、效果优化与常见问题解决


1. 画面质量提升技巧


  • 多帧输入:使用 3-5 张连续图片作为起始帧,生成的视频过渡更自然。
  • 分阶段生成:先以低分辨率快速预览效果,再用高分辨率重新生成关键片段。
  • 参数微调:对不满意的片段,可在生成结果中选择 “局部重生成”,单独调整该部分的运动幅度或镜头参数。

2. 常见问题排查


  • 模型文件缺失:检查 Ruyi-Models/model 文件夹是否存在 pytorch_model.bin,若缺失需重新下载并解压。
  • 显存不足:降低分辨率或勾选 “低内存模式”,关闭后台占用显存的程序(如浏览器、游戏)。
  • 画面闪烁:尝试降低运动幅度值,或在首尾帧控制中增加过渡帧数量。
  • 生成失败:查看终端日志,若提示依赖缺失,运行 pip install -U torch torchvision torchaudio 更新 PyTorch 库。

? 五、进阶玩法与场景应用


1. 创意内容生成


  • 循环视频制作:通过首尾帧设置相同图片,生成无限循环的动态壁纸或 loading 动画。
  • 镜头叙事设计:在短视频中结合 “Auto” 运镜和运动幅度变化,模拟电影级分镜效果。
  • 虚拟角色动画:输入虚拟主播的静态图片,生成眨眼、挥手等简单动作视频,用于直播或短视频。

2. 行业应用案例


  • 游戏 CG 预览:游戏开发者可快速生成角色技能演示视频,用于早期测试和宣传。
  • 电商商品展示:为服装、3C 产品生成动态展示视频,提升电商页面的视觉吸引力。
  • 教育课件制作:将静态原理图转化为动态演示视频,帮助学生理解复杂知识点。

3. 高级参数探秘


  • 离线部署步数:默认 5 步平衡速度与显存,追求极致画质可调整为 10 步,但生成时间会翻倍。
  • 种子值(Seed):输入相同种子值可复现相同生成结果,方便团队协作时统一风格。

⚠️ 六、使用注意事项与避坑指南


  • 文件路径规范:避免在路径中使用中文或特殊符号,建议直接解压到磁盘根目录。
  • 版权问题:生成内容需确保输入图片的版权合法性,商业用途前需仔细核查授权协议。
  • 性能监控:运行时打开任务管理器,若 GPU 利用率长期低于 50%,可尝试更新显卡驱动或调整 CUDA 版本。

? 结语


Ruyi 的出现彻底改变了视频创作的门槛,从技术极客到普通用户都能轻松生成专业级动态内容。通过本文的详细教程,你不仅能掌握基础操作,还能探索出属于自己的创意玩法。随着技术的不断迭代,Ruyi 的潜力还将持续释放,期待你用它创造出更多令人惊艳的作品!

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