ToonCrafter AI로 당신의 사진을 매력적인 만화로 바꿔보세요. 우리의 고급 AI 기술은 매번 독특하고 고품질의 만화 변환을 보장합니다.
ToonCrafter AI로 가능해진 놀라운 창작물들을 살펴보세요
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ToonCrafter AI는 만화 제작의 게임 체인저입니다. 정말 직관적이고 결과물이 환상적이에요!
존 도
애니메이션 애호가
ToonCrafter AI로 제 애니메이션 꿈을 이뤘어요. 사용하기 정말 쉽고 출력물의 품질이 최고입니다.
제인 스미스
독립 애니메이터
ToonCrafter AI가 제 애니메이션 워크플로우를 혁신했어요. 사용의 용이성과 애니메이션의 품질이 타의 추종을 불허합니다.
알렉스 존슨
크리에이티브 디렉터
ToonCrafter AI로 제 스토리텔링이 완전히 새로운 수준에 도달했어요. 개인화된 만화들이 정말 놀랍습니다!
린다 첸
콘텐츠 크리에이터
ToonCrafter의 AI 기능에 완전히 감동받았어요. 마치 전문 애니메이터를 손끝에 둔 것 같아요.
마크 톰슨
비디오 프로듀서
ToonCrafter AI가 애니메이션을 모든 사람이 접근할 수 있게 만들었어요. 과정이 원활하고 결과는 항상 즐겁습니다.
소피아 리
교육자
ToonCrafter AI는 사전 훈련된 이미지-비디오 확산 모델을 활용하여 두 개의 만화 이미지 사이를 원활하게 보간하여 유동적인 시각적 내러티브를 만드는 혁신적인 생성 만화 보간 도구입니다.
ToonCrafter AI는 홍콩중문대학교, 홍콩시립대학교, 텐센트 AI 연구소의 연구원들의 협력으로 개발되었습니다. 개발자에는 Jinbo Xing, Hanyuan Liu, Menghan Xia, Yong Zhang, Xintao Wang, Ying Shan, Tien-Tsin Wong이 포함됩니다.
ToonCrafter AI는 만화 스케치 보간, 참조 기반 스케치 채색, 간단한 스케치 가이드 생성 등 다양한 응용 분야를 위해 설계되었습니다.
ToonCrafter AI는 강력하지만 때때로 이미지 내용을 의미론적으로 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있어 특정 시나리오에서 잘못된 모션 생성으로 이어질 수 있습니다. 오픈 소스 연구 도구로서 모든 상업적 요구를 충족하지 못할 수 있습니다.
ToonCrafter AI 설정에는 Anaconda를 사용하여 가상 환경을 만들고 requirements.txt 파일에 설명된 필요한 패키지를 설치하는 과정이 포함됩니다. 종합적인 설정 가이드는 GitHub 저장소에서 제공됩니다.
더 자세한 정보를 원하시면 ToonCrafter AI 프로젝트 페이지와 GitHub 저장소를 방문하세요. 기술 문서, 업데이트, 커뮤니티 토론을 확인할 수 있습니다.
네, ToonCrafter AI는 오픈 소스이며 Apache-2.0 라이선스 하에 제공됩니다. 이를 통해 프로젝트에 대한 광범위한 접근과 기여가 가능합니다.
ToonCrafter AI는 최대 512x320 해상도와 16프레임의 비디오를 생성할 수 있습니다. 추론 시간은 DDIM 단계 수를 조정하여 최적화할 수 있습니다.
ToonCrafter AI를 로컬에서 실행하려면 사전 훈련된 모델을 다운로드하여 지정된 디렉토리에 배치하고 제공된 스크립트를 실행하거나 Gradio 데모 애플리케이션을 사용하면 됩니다. 자세한 지침은 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.
네, ToonCrafter AI GitHub 저장소가 커뮤니티의 중심 역할을 하며, 사용자들이 질문을 하고 아이디어를 공유하며 프로젝트 개발에 기여할 수 있습니다.
ToonCrafter AI에 기여하려면 풀 리퀘스트를 제출하거나, 이슈를 보고하거나, 프로젝트의 GitHub 저장소에서 토론에 참여할 수 있습니다.
ToonCrafter AI는 Gradio 데모 애플리케이션을 제공하여 사용자가 로컬 설치 없이 도구를 실험해볼 수 있게 합니다.
ToonCrafter는 Anaconda와 지정된 Python 패키지를 실행할 수 있는 시스템이 필요합니다. 자세한 시스템 요구 사항은 GitHub 저장소에 나열되어 있습니다.
ToonCrafter의 오픈 소스 특성상 다른 소프트웨어와 워크플로우에 통합이 가능합니다. 단, 호환성과 기술적 전문 지식이 필요합니다.
ToonCrafter는 새로운 기능과 개선 사항으로 지속적으로 업데이트됩니다. 사용자는 프로젝트의 GitHub 저장소를 팔로우하거나 커뮤니티 토론에 참여하여 업데이트 정보를 얻을 수 있습니다.
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