CogVideoX-Fun-5b-InP

CogVideoX-Fun

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目录

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简介

快速启动

视频作品

如何使用

模型地址

未来计划

参考文献

许可证

简介

CogVideoX-Fun是一个基于CogVideoX结构修改后的的pipeline，是一个生成条件更自由的CogVideoX，可用于生成AI图片与视频、训练Diffusion Transformer的基线模型与Lora模型，我们支持从已经训练好的CogVideoX-Fun模型直接进行预测，生成不同分辨率，6秒左右、fps8的视频（1 ~ 49帧），也支持用户训练自己的基线模型与Lora模型，进行一定的风格变换。

我们会逐渐支持从不同平台快速启动，请参阅 快速启动。

新特性：

创建代码！现在支持 Windows 和 Linux。支持2b与5b最大256x256x49到1024x1024x49的任意分辨率的视频生成。[ 2024.09.18 ]

功能概览：

数据预处理

训练DiT

模型生成

我们的ui界面如下:

快速启动

• 云使用: AliyunDSW/Docker

a. 通过阿里云 DSW

DSW 有免费 GPU 时间，用户可申请一次，申请后3个月内有效。

阿里云在Freetier提供免费GPU时间，获取并在阿里云PAI-DSW中使用，5分钟内即可启动CogVideoX-Fun。

[](https://gallery.pai-ml.com/#/preview/deepLearning/cv/cogvideox fun)

b. 通过ComfyUI

我们的ComfyUI界面如下，具体查看ComfyUI README。

c. 通过docker

使用docker的情况下，请保证机器中已经正确安装显卡驱动与CUDA环境，然后以此执行以下命令：

• 本地安装: 环境检查/下载/安装

a. 环境检查

我们已验证CogVideoX-Fun可在以下环境中执行：

Windows 的详细信息：

操作系统 Windows 10

python: python3.10 & python3.11

pytorch: torch2.2.0

CUDA: 11.8 & 12.1

CUDNN: 8+

GPU： Nvidia-3060 12G & Nvidia-3090 24G

Linux 的详细信息：

操作系统 Ubuntu 20.04, CentOS

python: python3.10 & python3.11

pytorch: torch2.2.0

CUDA: 11.8 & 12.1

CUDNN: 8+

GPU：Nvidia-V100 16G & Nvidia-A10 24G & Nvidia-A100 40G & Nvidia-A100 80G

我们需要大约 60GB 的可用磁盘空间，请检查！

b. 权重放置

我们最好将权重按照指定路径进行放置：

视频作品

所展示的结果都是图生视频获得。

CogVideoX-Fun-5B

Resolution-1024

Resolution-768

Resolution-512

CogVideoX-Fun-2B

Resolution-768

如何使用

• 生成

a. 视频生成

i、运行python文件

步骤1：下载对应权重放入models文件夹。

步骤2：在predict t2v.py文件中修改prompt、neg prompt、guidance scale和seed。

步骤3：运行predict t2v.py文件，等待生成结果，结果保存在samples/cogvideox-fun-videos-t2v文件夹中。

步骤4：如果想结合自己训练的其他backbone与Lora，则看情况修改predict t2v.py中的predict t2v.py和lora path。

ii、通过ui界面

步骤1：下载对应权重放入models文件夹。

步骤2：运行app.py文件，进入gradio页面。

步骤3：根据页面选择生成模型，填入prompt、neg prompt、guidance scale和seed等，点击生成，等待生成结果，结果保存在sample文件夹中。

iii、通过comfyui

具体查看ComfyUI README。

• 模型训练

一个完整的CogVideoX-Fun训练链路应该包括数据预处理和Video DiT训练。

a.数据预处理

我们给出了一个简单的demo通过图片数据训练lora模型，详情可以查看wiki。

一个完整的长视频切分、清洗、描述的数据预处理链路可以参考video caption部分的README进行。

如果期望训练一个文生图视频的生成模型，您需要以这种格式排列数据集。

json of internal datasets.json是一个标准的json文件。json中的file path可以被设置为相对路径，如下所示：

你也可以将路径设置为绝对路径：

b. Video DiT训练

如果数据预处理时，数据的格式为相对路径，则进入scripts/train.sh进行如下设置。

如果数据的格式为绝对路径，则进入scripts/train.sh进行如下设置。

最后运行scripts/train.sh。

关于一些参数的设置细节，可以查看Readme Train与Readme Lora

模型地址

名称 存储空间 Hugging Face Model Scope 描述

• - -- -- -- --

CogVideoX-Fun-2b-InP.tar.gz 解压前 9.7 GB / 解压后 13.0 GB 🤗Link 😄Link 官方的图生视频权重。支持多分辨率（512，768，1024，1280）的视频预测，以49帧、每秒8帧进行训练

CogVideoX-Fun-5b-InP.tar.gz 解压前 16.0GB / 解压后 20.0 GB 🤗Link 😄Link 官方的图生视频权重。支持多分辨率（512，768，1024，1280）的视频预测，以49帧、每秒8帧进行训练

未来计划

支持中文。

参考文献

CogVideo: https://github.com/THUDM/CogVideo/

EasyAnimate: https://github.com/aigc-apps/EasyAnimate

许可证

本项目采用 Apache License (Version 2.0).

CogVideoX-2B 模型 (包括其对应的Transformers模块，VAE模块) 根据 Apache 2.0 协议 许可证发布。

CogVideoX-5B 模型（Transformer 模块）在CogVideoX许可证下发布.