这个项目的想法是我反复研究了现在很多的 AI 视频，文生视频，图生视频，视频生视频。发现前两者不可控，后者依赖素材，问题是如果真正的生产力工具，我要做个电影，哪来现成的素材？现在最多是一阵风娱乐一下。

所以最终还是要有生成素材的方法。可能有实力的真的电影公司就是去录制视频，或者找 3D 公司去做个视频素材。但这个门槛高，无法像抖音解放普通人短视频制作那样带来普及。这个工具就是先生成个视频素材，再用 Prompt 、图生图、ControlNet 去渲染最终的视频。目前整个流程通了，聚焦在生成素材上，渲染只是简单的有，还没有调整参数优化，所以最终的渲染效果还不如渲染前，计划工具完善后再搞，毕竟也可以只生成素材视频让下载，现状我也没有那么多 GPU 跑（可能要等另一个 P2P AI 绘画服务器的坑填上才行）。

下一步计划做一些内置动画，可以一键添加到角色身上。因为现在这个关键帧，中间计算的帧完全是我自定义的结构，所以内置动画实际也会是实时计算出一些关键帧

@henryhu 一直静音没注意，先这样吧，不想重新传了，哈哈哈

给点反馈呀。感觉大家都不感兴趣呀？

写点使用说明吧：
这个左上角 4 个按钮。分别是查看工具，移动工具，旋转工具，缩放工具，类似 Unity Editor 中的作用，大家要注意这几个按钮是不是被选中，选中后为黑色。

查看工具，针对摄像机，也就是场景，鼠标左键为移动视角，中键前进后退，右键旋转视角

后面三个工具是针对角色的关节，需要配合角色两个下拉列表，第一个下拉列表是角色列表，第二个是关节列表。
选择一个角色（首先要创建角色），再选择一个关节，配合移动工具，旋转工具，缩放工具来进行移动关节、旋转关节、缩放关节的操作。

另外就是帧时间轴，拖动时间轴到关键帧，比如 20 帧，然后使用查看工具，移动工具，旋转工具，缩放工具，第 20 帧就有了相关信息。会自动生成第 0 帧到 20 帧中间的插值动画。可以到第 10 帧再使用查看工具，移动工具，旋转工具，缩放工具，这样就有了 0-10,10-20 两段插值动画

最后点击生成，会把所有动画播放并上传服务器，由服务器使用 Stable Diffussion 图生图生成最终视频。这时会出现打开视频按钮，点击弹出新页面播放视频（ mp4 ），可以直接下载。

网页版本已发布 http://119.91.202.207:10081/np2p/

@Aloento
@wanghui22718
@garibellee

有兴趣入群开干
https://wx4.sinaimg.cn/mw690/662e8cffgy1hdcuh0ck3kj209j0a6aby.jpg

@wanwaneryide 这个很简单，只需要一个开关就解决了。打开说明你不用电脑了，可以出售算力

可以看的出来，这个趋势很多人都预见的到。

前面很多人说国外什么项目早就有了之类的，那是完全不同的。以图片生成举例：
一、这个不是公益性项目
二、这个是可以实现几秒出图就有收益的。因为有人付费。并不是要算很久出了一点点结果才有收益
三、这个并不是所有人都统一一个最终任务，统一一个环境
四、现在很多大模型需要 20G 以上 VRAM ，甚至下载一个模型需要半天。但是用户只需要用很短时间生成一个结果，因此很多人想尝试也尝试不了。但你可以出售 3070 的算力，去交换 A100 的算力
五、现在 google colab 禁止 sd webui 运行了，可以看的出免费的算力是很难长久的
六、huggingface 上很多 space 都没办法稳定用，就算能忍受慢也白搭，出错是常态

@garibellee 要不一起填坑啊。我也是想了挺久，总结了一下

定位：
AI 时代算力云服务的迅雷（ P2P ），滴滴（调度），币安（交易）平台。在此基础上面向终端用户提供多个统一的融合超级 AI 应用。

用户群体：
两种。一、AI 算力的消费者，为使用付费。二、AI 算力的提供者，从平台获取收益。两种用户可以交叉，即某用户即为消费者也为提供者。

需求分析：
AI 时代算力昂贵，算力不足。特别是我国被美国制裁的前提下。Chat 类低算力要求的场景尚且不能大规模推出，绘画视频类的场景更是很难涉及。终端用户排队 loading 的体验根本无法真正作为生产力工具使用。

另一方面，又有设备闲置。很多游戏爱好者购买高端显卡，真正使用的时间最多占 24 小时的六分之一。很多矿场违法挖矿，生产虚拟币，个人还看不到对社会很积极的作用。

还有，百度、阿里、腾讯等有实力的公司也不可能推出一个通用应用，分配几十张显卡给某一个用户去生成视频，但一张显卡占用 1 小时和 60 张显卡占用 1 分钟的体验是完全不同的，算力却相同。无法满足个性化的付费需求。

再者，大模型通常有较大的存储占用，与特定的环境需求，但未来一个视频的生产过程，整个流程分解开来通常需要多种模型能力来合作，如果只是一台机器，很难顺畅流畅的串连起流程，优秀且无感的完成这种任务，而且这种只能开发者个性化的来完成实施，不可能大规模的推向普通消费者。

一种模板式的融合超级 AI 应用，能够无感的使用多台服务器，多种模型能力，对于普通消费者来说才是真正的 AI 生产力工具，才能真正让 AI 社会到来。

这种服务却一定要是分布式的，可控的，不能前面的流程已经绘制完成，最后负责合成结果的服务器下线了，所以一定是大规模的有多种冗余机制。但如果要做到低成本，就只能是 P2P 这种形式。

而为了解决提供算力用户的安全性担忧，客户端代码必须是开源的。服务器端代码可以在平台形成优势后逐步开源。

@chaojie 按错键发出去了，我早就有这种想法，项目都建好了，实现也很简单，奈何执行力欠缺

你算算 100 万买余额宝 30 年后是多少钱

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能刷 win 11 吗

你用肉眼朝天看，观察整个宇宙，难道整个宇宙为你坍塌了吗？

量子力学中的观察是这么宏观的观察吗？你用肉眼观察影响结果吗？那是用粒子探测器观察单个粒子，你用摄像头能看到某个粒子吗？