以往的技术在追求效率和质量时常常难以两全，但 CogVideoX 通过其 3D 变分自编码器技术，将视频数据压缩至原始数据的 2%，大大减少了计算资源的消耗，同时保持了视频帧之间的高连贯性，确保生成的视频在视觉上流畅自然。其中，最为引人注目的是 3D 旋转位置编码技术的引入，使得生成的视频在时间维度上实现了更自然的流动性，仿佛每一帧都被注入了生命力。这一技术的进步也大大增强了 CogVideoX

目录一、CogVideoX 的发展历程二、 创建CogVideoX 实践流程三、 环境配置与依赖安装五、 模型运行六、使用 Web 界面生成视频 一、CogVideoX 的发展历程 CogVideoX 的诞生标志着视频生成技术的又一次突破。 以往的技术在追求效率和质量时常常难以两全，但 CogVideoX 通过其 3D 变分自编码器技术，将视频数据压缩至原始数据的 2%，大大减少了计算资源的消耗，

目录一、3D变分自编码器与3D RoPE技术的突破二、流畅的视频过渡与复杂的输入支持三、社区的支持与未来的前景 8月6日，智谱 AI 宣布了一个振奋人心的消息：他们开源了全新的视频生成模型 CogVideoX，给视频创作带来了全新的机遇。 一、3D变分自编码器与3D RoPE技术的突破 作为一名开发者，我在最近才开始接触 CogVideoX，尽管略显迟到，但使用后的体验让我感到十分惊艳。该模型目前