Modelpublic

alibaba-pai/CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP

sourceHugging Faceotherupdated 10mo agoView on Hugging Face

17likes973downloads

Model Card

CogVideoX-Fun

😊 Welcome!

![Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces/alibaba-pai/CogVideoX-Fun-5b)

English | 简体中文

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：

—重新训练i2v模型，添加Noise，使得视频的运动幅度更大。上传控制模型训练代码与Control模型。[ 2024.09.29 ]
—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

1. 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。

![DSW Notebook](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。 workflow graph

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：

# pull image
docker pull mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun

# enter image
docker run -it -p 7860:7860 --network host --gpus all --security-opt seccomp:unconfined --shm-size 200g mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun

# clone code
git clone https://github.com/aigc-apps/CogVideoX-Fun.git

# enter CogVideoX-Fun's dir
cd CogVideoX-Fun

# download weights
mkdir models/Diffusion_Transformer
mkdir models/Personalized_Model

wget https://pai-aigc-photog.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/cogvideox_fun/Diffusion_Transformer/CogVideoX-Fun-V1.1-2b-InP.tar.gz -O models/Diffusion_Transformer/CogVideoX-Fun-V1.1-2b-InP.tar.gz

cd models/Diffusion_Transformer/
tar -xvf CogVideoX-Fun-V1.1-2b-InP.tar.gz
cd ../../

2. 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：

📦 models/
├── 📂 Diffusion_Transformer/
│   ├── 📂 CogVideoX-Fun-V1.1-2b-InP/
│   └── 📂 CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP/
├── 📂 Personalized_Model/
│   └── your trained trainformer model / your trained lora model (for UI load)

视频作品

所展示的结果都是图生视频获得。

CogVideoX-Fun-V1.1-5B

Resolution-1024

Resolution-768

Resolution-512

CogVideoX-Fun-V1.1-5B-Pose

<table border="0" style="width: 100%; text-align: left; margin-top: 20px;"> <tr> <td> Resolution-512 </td> <td> Resolution-768 </td> <td> Resolution-1024 </td> <tr> <td> <video src="https://github.com/user-attachments/assets/a746df51-9eb7-4446-bee5-2ee30285c143" width="100%" controls autoplay loop></video> </td> <td> <video src="https://github.com/user-attachments/assets/db295245-e6aa-43be-8c81-32cb411f1473" width="100%" controls autoplay loop></video> </td> <td> <video src="https://github.com/user-attachments/assets/ec9875b2-fde0-48e1-ab7e-490cee51ef40" width="100%" controls autoplay loop></video> </td> </tr> </table>

CogVideoX-Fun-V1.1-2B

Resolution-768

CogVideoX-Fun-V1.1-2B-Pose

<table border="0" style="width: 100%; text-align: left; margin-top: 20px;"> <tr> <td> Resolution-512 </td> <td> Resolution-768 </td> <td> Resolution-1024 </td> <tr> <td> <video src="https://github.com/user-attachments/assets/487bcd7b-1b7f-4bb4-95b5-96a6b6548b3e" width="100%" controls autoplay loop></video> </td> <td> <video src="https://github.com/user-attachments/assets/2710fd18-8489-46e4-8086-c237309ae7f6" width="100%" controls autoplay loop></video> </td> <td> <video src="https://github.com/user-attachments/assets/b79513db-7747-4512-b86c-94f9ca447fe2" width="100%" controls autoplay loop></video> </td> </tr> </table>

如何使用

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predictt2v.py文件中修改prompt、negprompt、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predictt2v.py中的predictt2v.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、negprompt、guidancescale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。

2. 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。

<h4 id="data-preprocess">a.数据预处理</h4> 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。

📦 project/
├── 📂 datasets/
│   ├── 📂 internal_datasets/
│       ├── 📂 train/
│       │   ├── 📄 00000001.mp4
│       │   ├── 📄 00000002.jpg
│       │   └── 📄 .....
│       └── 📄 json_of_internal_datasets.json

jsonofinternaldatasets.json是一个标准的json文件。json中的filepath可以被设置为相对路径，如下所示：

json

[
    {
      "file_path": "train/00000001.mp4",
      "text": "A group of young men in suits and sunglasses are walking down a city street.",
      "type": "video"
    },
    {
      "file_path": "train/00000002.jpg",
      "text": "A group of young men in suits and sunglasses are walking down a city street.",
      "type": "image"
    },
    .....
]

你也可以将路径设置为绝对路径：

json

[
    {
      "file_path": "/mnt/data/videos/00000001.mp4",
      "text": "A group of young men in suits and sunglasses are walking down a city street.",
      "type": "video"
    },
    {
      "file_path": "/mnt/data/train/00000001.jpg",
      "text": "A group of young men in suits and sunglasses are walking down a city street.",
      "type": "image"
    },
    .....
]

<h4 id="dit-train">b. Video DiT训练 </h4>

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。

export DATASET_NAME="datasets/internal_datasets/"
export DATASET_META_NAME="datasets/internal_datasets/json_of_internal_datasets.json"

...

train_data_format="normal"

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

export DATASET_NAME=""
export DATASET_META_NAME="/mnt/data/json_of_internal_datasets.json"

最后运行scripts/train.sh。

sh 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

V1.1:

名称	存储空间	Hugging Face	Model Scope	描述
CogVideoX-Fun-V1.1-2b-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。添加了Noise，运动幅度相比于V1.0更大。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-V1.1-5b-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。添加了Noise，运动幅度相比于V1.0更大。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-V1.1-2b-Pose.tar.gz	解压前 9.7 GB / 解压后 13.0 GB	🤗Link	😄Link	官方的姿态控制生视频权重。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-V1.1-5b-Pose.tar.gz	解压前 16.0GB / 解压后 20.0 GB	🤗Link	😄Link	官方的姿态控制生视频权重。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

V1.0:

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.