探索开源多模态视频生成模型:CogVideoX1.5-5B

ops/2024/11/28 19:00:27/

随着人工智能技术的快速发展,多模态学习逐渐成为研究热点之一。多模态学习旨在通过整合不同类型的感知数据(如文本、图像、音频等),以提高机器学习模型的性能和泛化能力。在这一背景下,由智谱AI开发的 CogVideoX1.5-5B 模型应运而生,它是一个强大的多模态视频生成模型,能够根据给定的文字描述生成高质量的视频片段。

模型概述

基本信息

  • 模型名称: CogVideoX1.5-5B
  • 提供者: ZhipuAI
  • 框架: PyTorch
  • 架构: Transformer
  • 许可证: 其他@ZhipuAI
  • 最新更新日期: 2024-11-18

特点

  • 多模态融合: 结合了文本与视觉信息,支持从文字描述生成视频。
  • 高分辨率输出: 支持最高分辨率为1360 * 768的视频生成。
  • 灵活的数据类型支持: 支持BF16、FP16、FP32等多种精度的数据处理。
  • 优化的计算效率: 针对不同的GPU配置提供了详细的内存使用指导,确保模型能够在各种硬件上高效运行。

技术细节

模型结构

CogVideoX1.5-5B 主要由三个部分组成:

  1. 文本编码器: 使用预训练的T5编码器对输入文本进行编码。
  2. 变换器模型: 负责将文本特征转换为视频帧特征。
  3. VAE解码器: 将视频帧特征解码为实际的视频帧。

运行环境要求

  • 单GPU显存需求: BF16精度下至少需要9GB显存。
  • 多GPU显存需求: BF16精度下建议使用24GB显存的GPU。
  • 推理速度: 在单个NVIDIA A100 GPU上,每步大约需要1秒(5帧视频);而在H100上则可达到约0.55秒/步。

性能优化技巧

为了进一步提升模型的运行效率,开发者推荐使用以下几种方法:

  • pipe.enable_sequential_cpu_offload(): 减少GPU内存占用。
  • pipe.vae.enable_slicing(): 提高VAE解码器的处理速度。
  • pipe.vae.enable_tiling(): 对于大尺寸图像,使用平铺技术减少内存消耗。

示例代码

以下是使用Python调用CogVideoX1.5-5B模型生成视频的一个简单示例:

import torch
from diffusers import AutoencoderKLCogVideoX, CogVideoXTransformer3DModel, CogVideoXImageToVideoPipeline
from transformers import T5EncoderModel
from torchao.quantization import quantize_, int8_weight_only# 定义量化策略
quantization = int8_weight_only# 加载文本编码器并应用量化
text_encoder = T5EncoderModel.from_pretrained("THUDM/CogVideoX1.5-5B", subfolder="text_encoder", torch_dtype=torch.bfloat16)
quantize_(text_encoder, quantization())# 加载变换器模型并应用量化
transformer = CogVideoXTransformer3DModel.from_pretrained("THUDM/CogVideoX1.5-5B", subfolder="transformer", torch_dtype=torch.bfloat16)
quantize_(transformer, quantization())# 加载VAE解码器并应用量化
vae = AutoencoderKLCogVideoX.from_pretrained("THUDM/CogVideoX1.5-5B", subfolder="vae", torch_dtype=torch.bfloat16)
quantize_(vae, quantization())# 创建管道并设置优化选项
pipe = CogVideoXImageToVideoPipeline.from_pretrained("THUDM/CogVideoX1.5-5B",text_encoder=text_encoder,transformer=transformer,vae=vae,torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.enable_model_cpu_offload()
pipe.vae.enable_tiling()
pipe.vae.enable_slicing()# 设置生成参数
prompt = "A little girl is riding a bicycle at high speed. Focused, detailed, realistic."
video = pipe(prompt=prompt,num_videos_per_prompt=1,num_inference_steps=50,num_frames=81,guidance_scale=6,generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).frames[0]# 导出生成的视频
from diffusers.utils import export_to_video
export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)

结语

CogVideoX1.5-5B 是一款功能强大且易于使用的多模态视频生成模型,它不仅具备高效的计算性能,还能生成高质量的视频内容。对于那些希望探索多模态学习或视频生成领域的研究人员和开发者来说,这无疑是一个非常有价值的工具。


http://www.ppmy.cn/ops/137440.html

相关文章

如何搭建一个小程序:从零开始的详细指南

在当今数字化时代,小程序以其轻便、无需下载安装即可使用的特点,成为了连接用户与服务的重要桥梁。无论是零售、餐饮、教育还是娱乐行业,小程序都展现了巨大的潜力。如果你正考虑搭建一个小程序,本文将为你提供一个从零开始的详细…

c#常见面试题与解析

1.简述 private、 protected、 public、internal 修饰符的访问权限 public 公有的 protected 受保护的 private 私有的 internal 内部的 前三者的关系public>protected>private internal表示在同意程序集内,可访问。 2.列举ASP.NET页面之间传递值的几种…

数据结构(初阶6)---二叉树(遍历——递归的艺术)(详解)

二叉树的遍历与练习 一.二叉树的基本遍历形式1.前序遍历(深度优先遍历)2.中序遍历(深度优先遍历)3.后序遍历(深度优先遍历)4.层序遍历!!(广度优先遍历) 二.二叉树的leetcode小练习1.判断平衡二叉树1)正常解法2)优化解法 2.对称二叉…

索尼欲推新一代PSP/PSV掌机,将支持PS4/5游戏

原文转载修改自(更多互联网新闻/搞机小知识): 新一代索尼掌机将支持PS4/PS5游戏,或与PS6同时期推出 说起索尼掌机,很难逃得过一句:怒其不争。PSP、PSV打下的大好河山,愣是断送在时代洪流的大浪…

UE5 Spawm Emitter at Location(在位置处生成发射器)

在 Unreal Engine 5 (UE5) 中,Spawn Emitter at Location 是一个非常有用的节点,用来在特定位置生成粒子效果(Particle Emitter)。这个节点常用于在蓝图中创建临时的粒子效果,例如爆炸、火花或其他动态效果。 如何使用…

docker 安装mysql8.4.0

1、拉取mysql8.4.0镜像 docker pullmysql:8.4.0-oraclelinux8查看镜像 docker images2、新建宿主机本地目录:用来挂载MySQL容器所产生的数据的目录 mkdir -p /home/admin/data/mysql /home/admin/logs/mysql /home/admin/conf/mysql3、在/home/admin/conf/mysql目…

HTTP 缓存技术

HTTP 缓存技术 1. 缓存概述 HTTP 缓存技术通过存储已请求资源的副本,减少重复请求、提升响应速度,并节省带宽。缓存可以在客户端、代理服务器、CDN(内容分发网络)等位置进行,能够有效提升 Web 应用的性能、降低服务器…

限制对 etcd 的访问范围是确保 Kubernetes 集群安全的一个重要环节。

限制对 etcd 的访问范围是确保 Kubernetes 集群安全的一个重要环节。通常,etcd 只应当对 Kubernetes 控制平面的组件(如 API Server、Controller Manager、Scheduler 等)以及某些维护工具(如备份工具)开放访问权限&…