CogVideoX是智谱AI开源的一款视频生成模型，其核心在于3D变分自编码器和3D旋转位置编码（3D RoPE）技术。这些技术使得CogVideoX能够在保持视频帧间连贯性的同时，极大地降低计算资源需求，并生成流畅、连贯的视频序列。此外，CogVideoX还具备强大的文本理解能力，能够处理超长且复杂的文本提示，生成与用户输入高度相关的视频内容.
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激活Python虚拟环境
#source /usr/local/bin/python310/bin/activate
拉取CogVideo代码
#cd /home
git clone https://github.com/THUDM/CogVideo.git
安装CogVideo的依赖
pip install -r requirements.txt
modelscope下载cogvideox-2b模型
pip install modelscope
modelscope download --model zhipuai/cogvideox-2b
模型具体位置：
/home/admin/workspace/.cache/modelscope/hub/zhipuai/cogvideox-2b
创建test.py
vi test.py
python">import torchfrom diffusers import CogVideoXPipelinefrom diffusers.utils import export_to_videoimport osos.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'expandable_segments:True'# prompt里写自定义想要生成的视频内容prompt = "A panda, dressed in a small, red jacket and a tiny hat, sits on a wooden stool in a serene bamboo forest. The panda's fluffy paws strum a miniature acoustic guitar, producing soft, melodic tunes. Nearby, a few other pandas gather, watching curiously and some clapping in rhythm. Sunlight filters through the tall bamboo, casting a gentle glow on the scene. The panda's face is expressive, showing concentration and joy as it plays. The background includes a small, flowing stream and vibrant green foliage, enhancing the peaceful and magical atmosphere of this unique musical performance."pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained("/home/admin/workspace/.cache/modelscope/hub/zhipuai/cogvideox-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置，此处是放在了数据盘中torch_dtype=torch.float16).to("cuda")# 参数do_classifier_free_guidance设置为True可以启用无分类器指导，增强生成内容一致性和多样性# num_videos_per_prompt控制每个prompt想要生成的视频数量# max_sequence_length控制输入序列的最大长度prompt_embeds, _ = pipe.encode_prompt(prompt=prompt,do_classifier_free_guidance=True,num_videos_per_prompt=1,max_sequence_length=226,device="cuda",dtype=torch.float16,)# 释放不需要的张量del _torch.cuda.empty_cache()# 生成视频video = pipe(num_inference_steps=10, # 减少推理步骤guidance_scale=4, # 降低指导比例prompt_embeds=prompt_embeds,).frames[0]#使用较少的推理步骤和较低的指导比例来减少显存使用。export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)运行test.py
#python test.py
模型对比
| 模型名 | CogVideoX-2B (本仓库) | CogVideoX-5B | CogVideoX-5B-I2V |
| 模型介绍 | 入门级模型，兼顾兼容性。运行，二次开发成本低。 | 视频生成质量更高，视觉效果更好的更大尺寸模型。 | CogVideoX-5B 图生视频版本。 |
| 推理精度 | FP16*(推荐), BF16, FP32，FP8*，INT8，不支持INT4 | BF16(推荐), FP16, FP32，FP8*，INT8，不支持INT4 | |
| 单GPU显存消耗 | SAT FP16: 18GB | SAT BF16: 26GB | |
| 多GPU推理显存消耗 | FP16: 10GB* using diffusers | BF16: 15GB* using diffusers | |
| 推理速度 | 单卡A100: ~90秒 | 单卡A100: ~180秒 | |
| 微调精度 | FP16 | BF16 | |
| 微调显存消耗 | 47 GB (bs=1, LORA) | 63 GB (bs=1, LORA) | 78 GB (bs=1, LORA) |
| 提示词语言 | English* | ||
| 提示词长度上限 | 226 Tokens | ||
| 视频长度 | 6 秒 | ||
| 帧率 | 8 帧 / 秒 | ||
| 视频分辨率 | 720 * 480，不支持其他分辨率(含微调) | ||
| 位置编码 | 3d_sincos_pos_embed | 3d_rope_pos_embed | 3d_rope_pos_embed + learnable_pos_embed |
