FRESCO开源 ：把视频转成动漫风格

FRESCO旨在将文本到图像的扩散模型的显著效果扩展到视频领域，而无需进行模型训练。它通过引入帧内对应和帧间对应来建立更强大的空间-时间约束，从而确保在帧之间转换语义上相似的内容时具有更高的一致性。这种方法不仅指导注意力机制，还涉及特征的显式更新，以实现与输入视频的高空间-时间一致性，显著提高了翻译视频的视觉连贯性。

特点

• 时间一致性：使用帧内和帧间约束，与仅使用光流相比，具有更好的一致性和覆盖率。
• 零样本：不需要训练或微调。
• 灵活性：与现成的模型兼容，例如ControlNet和LoRA，用于定制化翻译。

更新

• 2023年3月：发布了论文和代码。
• 2024年3月：创建了项目网站。

安装和使用

FRESCO提供了详细的安装指南，包括克隆仓库、设置环境、运行安装脚本和运行演示。它还提供了一个WebUI，允许用户上传视频、输入提示、选择模型和种子，以及执行关键帧检测和视频翻译。此外，FRESCO还提供了命令行脚本run_fresco.py，通过配置文件设置选项来运行方法。

开源地址： https://github.com/williamyang1991/fresco