首先确保硬件满足要求，使用NVIDIA GPU（显存≥8GB）、安装Python 3.10.6与Git，克隆Stability-AI项目代码，创建虚拟环境并安装PyTorch及依赖库，从Hugging Face下载SVD模型权重至本地models文件夹，修改推理脚本中的模型路径和分辨率参数以适配设备，最后运行脚本生成视频。
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如果您希望在本地运行Stable Video Diffusion（SVD）以生成高质量视频，但面临部署流程复杂、依赖项众多的问题，可以通过以下详细步骤完成本地化免费部署。以下是具体操作指南：
一、确认硬件与系统要求
在开始部署前，必须确保您的设备满足最低配置要求，以保证模型能够顺利加载和运行。不满足条件可能导致程序崩溃或无法启动。
1、显卡需为NVIDIA GPU，显存至少8GB，推荐RTX 30系列及以上型号，以支持CUDA加速。
2、操作系统应为Windows 10/11 64位或Linux发行版，macOS仅支持有限版本且性能较低。
3、内存建议不低于16GB，磁盘预留至少20GB空间用于模型下载与缓存文件存储。
4、确保已安装最新版NVIDIA驱动程序，并通过官网验证CUDA兼容性。
二、安装Python与Git环境
Stable Video Diffusion基于Python开发，依赖Git进行代码拉取，因此需要预先配置基础运行环境。
1、访问Python官网下载并安装Python 3.10.6版本，安装过程中务必勾选“Add Python to PATH”选项。
2、打开命令提示符输入
python --version，确认返回版本号正确无误。
3、前往Git官网下载安装包，使用默认设置完成安装。
4、重启终端后执行
git --version，检查是否成功识别Git命令。
三、获取SVD项目代码
通过Git工具从官方Hugging Face或GitHub仓库克隆源码，确保获取的是最新稳定版本。
1、创建本地工作目录，例如D:\svd_project，并在此路径下打开命令行窗口。
2、执行命令：
git clone https://github.com/Stability-AI/generative-models.git下载项目主仓库。
3、进入目录：
cd generative-models，准备后续依赖安装。
四、配置虚拟环境并安装依赖
使用虚拟环境可避免Python包冲突，确保SVD运行时各库版本匹配。
1、创建虚拟环境：
python -m venv svd_env。
2、激活环境：Windows系统执行
svd_env\Scripts\activate，Linux执行
source svd_env/bin/activate。
3、升级pip：
pip install --upgrade pip。
4、安装核心依赖：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118（CUDA 11.8）。
5、安装项目所需库：
pip install -r requirements.txt，若无此文件则参考文档手动安装transformers、diffusers、accelerate等包。
五、下载SVD模型权重文件
SVD模型需从Hugging Face平台下载，部分模型需要登录账户并接受许可协议。
1、访问Hugging Face上
stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt页面，登录账号。
2、点击“Files and versions”，找到
pytorch_model.bin和
config.json等关键文件。
3、使用
git lfs install和
git clone命令下载完整模型，或将单个文件手动保存至本地指定目录。
4、将模型放置于项目内的
models/svd/文件夹中，路径需与配置文件一致。
六、修改配置并运行推理脚本
调整参数以适配本地设备性能，防止因显存不足导致运行失败。
1、查找项目中的示例运行脚本，如
sample.py或
inference.py。
2、编辑脚本中的模型路径，指向本地存放的SVD权重文件夹。
3、根据显存大小调整分辨率参数，例如将
height=576, width=1024降低为
512x512以减少内存占用。
4、运行命令：
python sample.py --prompt "a dog running in the park" --output_dir ./results，开始视频生成任务。
