本文介绍如何使用GPU云服务器搭建Stable Diffusion模型，并基于ModelScope框架，实现使用文本生成视频。
背景信息
自多态模型GPT-4发布后，AIGC（AI Generated Content，AI生成内容）时代正扑面而来，从单一的文字文本，演化到更丰富的图片、视频、音频、3D模型等。
本文基于阿里云GPU服务器和文本生成视频模型，采用Unet3D结构，通过从纯高斯噪声视频中，迭代去噪的过程，实现文本生成视频功能。
重要
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阿里云不对第三方模型“文本生成视频大模型”的合法性、安全性、准确性进行任何保证，阿里云不对由此引发的任何损害承担责任。关于模型的详细信息，请参见文本生成视频大模型。
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您应自觉遵守第三方模型的用户协议、使用规范和相关法律法规，并就使用第三方模型的合法性、合规性自行承担相关责任。
操作步骤
创建ECS实例
本文使用的ai-inference-solution市场镜像中，内置了以下三个模型及运行环境。
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v1-5-pruned-emaonly.safetensors：Stable Diffusion v1.5模型，一种潜在的text-to-image（文本到图像）的扩散模型，能够在给定任何文本输入的情况下生成逼真的图像。
说明
该模型中文提示词效果不好，建议使用英文提示词。
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Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1：太乙-中文模型，基于0.2亿筛选过的中文图文对训练，可以使用中文进行AI绘画。
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Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Anime-Chinese-v0.1：太乙-动漫风格模型，首个开源的中文Stable Diffusion动漫模型，该模型是基于Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1进行继续训练，经过100万筛选过的动漫中文图文对训练得到的。太乙-动漫风格模型不仅能够生成精美的动漫图像，还保留了太乙-中文模型对于中文概念强大的理解能力。
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前往实例创建页。
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按照界面提示完成参数配置，创建一台ECS实例。
需要注意的参数如下，其他参数的配置，请参见自定义购买实例。
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实例：选择实例规格为ecs.gn7i-c16g1.4xlarge。
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镜像：本文使用已部署好推理所需环境的云市场镜像，名称为ai-inference-solution。
公网IP：选中分配公网IPv4地址，带宽计费模式选择按使用流量，带宽峰值设置为100 Mbps。以加快模型下载速度。
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文本生成视频
执行如下命令，切换conda环境到modelscope中。
conda activate modelscope-
执行如下命令，切换到
scripts目录。cd /root/scripts -
执行如下脚本，生成视频。
./text2video.py运行过程中，请根据提示输入英文文本，例如
Clown fish swimming through the coral reef.。说明
首次执行脚本时，会通过公网自动下载所需模型库，100 Mbps带宽下载时间大约为20分钟，请耐心等待。
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文件存放：生成的text2video.mp4视频文件存放在
/root/scripts/output目录中。 -
文件下载：在左上角顶部菜单栏，选择文件> 打开新文件树，找到目标文件后右键，单击下载文件即可。本文生成示例如下：
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