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两天身体不舒服，躺床。 书接上回

垃圾wix没有保存我那天存的blog.

今天问了Chatgpt自我民族志的涵义和具体的研究方法，发现我之前一直学习的方法就是这个，不过区别在于我没有做到系统性的记录。所以我决定开始学习怎么日常、系统性记录我每天的所学（没写就是生病了或者是去玩了），我不知道这个有什么用，但是我知道它一定在某种程度上是有用的，而且我也不管语法和语言的问题了，讲究一个随缘和摆烂，就这样。

daily blog分以下几个方面：

1.流水账

2.反思和感悟

3.学到的知识、灵感

4.资源素材记录

5.疑问

1.流水账

前两天晚上测试的结果👇

用了平面色稿网图，结合Lora和Ipadaptor的节点做了测试。发现效果喜忧参半，风格可以做到很好的迁徙，但是可控性没那么高。而且重点是人物的型不能跟着Lora和风格变化...

这个问题需要得到进一步的解决...

下一步就是准备一个线稿 和一个色稿还有一个真人稿 三个的视频放进Ipadaptor里面做ai动画测试，测试三个的通行性，对比，然后接着看需要如何进行下一步。

找到了Klaus的无水印动画making progress，然后用AE把它分成了不同的版本准备进行测试

next step：

每一次测试新的流程就是需要下载不同的新插件和大模型，真是折磨人也浪费时间，侧面说明了两点，第一点是参与的开发者有很多。第二个就是集散式的散点并不能做到标准统一造成了无谓的浪费，也不知道sd之后会怎么处理这个问题。

导入了三个视频分别进入sd测试。

Zdepth map以第一帧的侧脸作为对比，分别依次为lighting版本， flat tone， outline.其中lighting版本的Zdepth的质量最好，可以看到产出的质量也是最高的，而其余两个版本的话，由于depth图片质量不高，ai不能很好的识别，所以产出的视频变化很大，边缘不确定。

Lightling

2.感悟就是这个东西好新，找到的教程都是零零散散的。由此可见，现在的市场或者说这个行业仍是一个新兴的处女地。

3. This AI-involved workflow shows huge potential for personal-based animators or artists who want to make an independent animation, which can improve the working efficiency a lot by lowering the technique barriers.

specifically, AI tools give artists hundreds of stylish choices just within minutes without working hard for a month. As everyone knows, making a high-quality animation is really time-consuming work that needs many sophisticated artists to collaborate together."That's sort of the point of AI though, it removes most of the labour required"

Naruto Animation : r/StableDiffusion (reddit.com)

Here is another more specific example of AI-involved animation workflow:

Using Stable Diffusion as a rendering pipeline: r/StableDiffusion (reddit.com)