CogVideoX-Fun

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• 目录
• 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：

• 通过奖励反向传播技术训练Lora，以优化生成的视频，使其更好地与人类偏好保持一致，更多信息。新版本的控制模型，支持不同的控制条件，如Canny、Depth、Pose、MLSD等。[2024.11.21]
• CogVideoX-Fun Control现在在diffusers中得到了支持。感谢 a-r-r-o-w在这个 PR中贡献了支持。查看文档以了解更多信息。[2024.10.16]
• 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。

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：

# 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 with Reward Backpropagation

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

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

CogVideoX-Fun-V1.1-2B

Resolution-768

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

如何使用

1. 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。

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。

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](https://github.com/aigc-apps/CogVideoX-Fun/wiki/Training-Lora)。

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

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：

[
    {
      "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：

[
    {
      "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"
    },
    .....
]

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。

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

V1.5:

V1.1:

V1.0:

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.