无论是图片动漫转换以及视频动漫转换，我们前期也介绍过相关的模型，但是其模型输出的动漫视频不是有瑕疵，就是动漫效果不唯美，今天介绍一个modelscope社区开源的动漫风格转换模型Diffutoon。
Diffutoon模型接受视频作为输入，然后根据输入的视频提取人物的线条以及相关的视频颜色，并根据人物线条与视频颜色合成动漫的视频，当然模型支持相关的编辑功能，可以在输出的视频时添加想要的效果。
Diffutoon利用个性化的 stable diffusion 模型进行图片动漫风格化操作，为了增强时间一致性，模型采用了多个运动模块。这些模块基于AnimateDiff，然后结合UNet模型以保持输出视频内容的一致性。而模型中的人物线条的提取便是使用ControlNet模型，此模型可以保留人物的姿态，然后通过人物轮廓作为模型的结构输入。Diffutoon后期的动漫视频渲染过程便是使用此轮廓渲染出动漫风格的视频。
Diffutoon最重要的是着色，需要根据源视频的颜色色彩，与渲染的轮廓进行合成，以便输出合适的颜色，此部分使用了另外一个ControlNet模型进行上色。该模型针对超分辨率任务进行训练，因此，即使输入视频分辨率较低。该模型也能直接处理，并输出高分辨率的动漫视频。
与其他模型对比，Diffutoon模型的效果显著，特别是针对视频生成图片的连贯性，以及唯美性进行了调整，而模型也针对人物脸部进行了重点训练，让生成的模型效果 可以更加生动形象。
而针对模型轮廓，人物人脸虚化以及其他人物姿态部分虚化现象，Diffutoon模型通过FastBlend与AnimateDiff方法来控制模型的输出效果，并添加ControlNet与编辑词进行模型的微调，让生成的视频更加高清连贯。
此模型开源在 GitHub 上，也可以直接在 Google cloab 空间上直接运行，真正的开箱即用，无需部署生产环境，只需要导入自己的视频，运行即可。
当然在本地，也可以直接使用代码运行，在运行代码前，首先需要安装对应的第三方库以及部署整个环境，并下载对应的模型。
!git clone https://github.com/Artiprocher/DiffSynth-Studio.git!pip install -q transformers controlnet-aux==0.0.7 streamlit streamlit-drawable-canvas imageio imageio[ffmpeg] safetensors einops cupy-cuda12x%cd /content/DiffSynth-Studioimport requestsdef download_model(url, file_path): model_file = requests.get(url, allow_redirects=True) with open(file_path, "wb") as f: f.write(model_file.content)download_model("https://civitai.com/api/download/models/229575", "models/stable_diffusion/aingdiffusion_v12.safetensors")download_model("https://huggingface.co/guoyww/animatediff/resolve/main/mm_sd_v15_v2.ckpt", "models/AnimateDiff/mm_sd_v15_v2.ckpt")download_model("https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_lineart.pth", "models/ControlNet/control_v11p_sd15_lineart.pth")download_model("https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11f1e_sd15_tile.pth", "models/ControlNet/control_v11f1e_sd15_tile.pth")download_model("https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11f1p_sd15_depth.pth", "models/ControlNet/control_v11f1p_sd15_depth.pth")download_model("https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_softedge.pth", "models/ControlNet/control_v11p_sd15_softedge.pth")download_model("https://huggingface.co/lllyasviel/Annotators/resolve/main/dpt_hybrid-midas-501f0c75.pt", "models/Annotators/dpt_hybrid-midas-501f0c75.pt")download_model("https://huggingface.co/lllyasviel/Annotators/resolve/main/ControlNetHED.pth", "models/Annotators/ControlNetHED.pth")download_model("https://huggingface.co/lllyasviel/Annotators/resolve/main/sk_model.pth", "models/Annotators/sk_model.pth")download_model("https://huggingface.co/lllyasviel/Annotators/resolve/main/sk_model2.pth", "models/Annotators/sk_model2.pth")download_model("https://civitai.com/api/download/models/25820?type=Model&format=PickleTensor&size=full&fp=fp16", "models/textual_inversion/verybadimagenegative_v1.3.pt")
然后就可以使用自己的视频进行动漫视频的转换操作了，其代码实现如下：
from diffsynth import SDVideoPipelineRunnerconfig = config_stage_2_template.copy()config["data"]["input_frames"] = { "video_file": "/content/input_video.mp4", "image_folder": None, "height": 1024, "width": 1024, "start_frame_id": 0, "end_frame_id": 30}config["data"]["controlnet_frames"] = [config["data"]["input_frames"], config["data"]["input_frames"]]config["data"]["output_folder"] = "/content/toon_video"config["data"]["fps"] = 25runner = SDVideoPipelineRunner()runner.run(config)
当然模型支持输入关键词，对输出的视频进行微调，可以在配置文件中写自己的 prompt
from diffsynth import SDVideoPipelineRunnerconfig_stage_1 = config_stage_1_template.copy()config_stage_1["data"]["input_frames"] = { "video_file": "/content/input_video.mp4", "image_folder": None, "height": 512, "width": 512, "start_frame_id": 0, "end_frame_id": 30}config_stage_1["data"]["controlnet_frames"] = [config_stage_1["data"]["input_frames"], config_stage_1["data"]["input_frames"]]config_stage_1["data"]["output_folder"] = "/content/color_video"config_stage_1["data"]["fps"] = 25config_stage_1["pipeline"]["pipeline_inputs"]["prompt"] = "best quality, perfect anime illustration, orange clothes, night, a girl is dancing, smile, solo, black silk stockings"runner = SDVideoPipelineRunner()runner.run(config_stage_1)https://colab.research.google.com/github/Artiprocher/DiffSynth-Studio/blob/main/examples/Diffutoon.ipynbhttps://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/blob/main/examples/Diffutoon/Diffutoon.ipynbhttps://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio?tab=readme-ov-file