本文介绍了如何利用昇腾AI的CANN（Compute Architecture for Neural Networks）实现一个轻量级AIGC文本生成助手。主要内容包括：环境准备（安装CANN工具包和依赖库）、代码实现（初始化CANN环境、加载适配模型、文本生成逻辑）以及运行验证。通过MindSpore框架将GPT2中文模型部署到昇腾设备，利用CANN的推理加速能力实现关键词到短文本的生成。文章还

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本文介绍如何利用昇腾AI的CANN仓库实现AIGC模型在昇腾芯片上的部署。CANN作为连接AI模型与芯片的桥梁，通过算力释放、降低门槛和生态兼容三大优势，简化了模型适配过程。文章以文本转图像生成为例，详细讲解了环境搭建、模型转换（PyTorch→ONNX→OM）和推理代码开发的全流程，并提供了可复现的代码示例。通过昇腾310芯片和CANN工具链，开发者无需深入硬件底层即可高效部署AIGC应用。

本文介绍如何利用昇腾AI的CANN仓库实现AIGC模型在昇腾芯片上的部署。CANN作为连接AI模型与芯片的桥梁，通过算力释放、降低门槛和生态兼容三大优势，简化了模型适配过程。文章以文本转图像生成为例，详细讲解了环境搭建、模型转换（PyTorch→ONNX→OM）和推理代码开发的全流程，并提供了可复现的代码示例。通过昇腾310芯片和CANN工具链，开发者无需深入硬件底层即可高效部署AIGC应用。

本文介绍如何利用昇腾AI的CANN仓库实现AIGC模型在昇腾芯片上的部署。CANN作为连接AI模型与芯片的桥梁，通过算力释放、降低门槛和生态兼容三大优势，简化了模型适配过程。文章以文本转图像生成为例，详细讲解了环境搭建、模型转换（PyTorch→ONNX→OM）和推理代码开发的全流程，并提供了可复现的代码示例。通过昇腾310芯片和CANN工具链，开发者无需深入硬件底层即可高效部署AIGC应用。

本文探讨了基于华为CANN架构的文本到视频生成技术。系统通过CLIP文本编码器、改进的Video Diffusion模型和AdaCoF帧插值模块，实现从文字到动态画面的转换。CANN架构提供时空并行计算、混合精度加速和内存智能调度等优化，显著提升生成效率。关键技术包括：1）文本语义与时序规划；2）时空一致的扩散模型生成；3）帧间运动自适应插值。实验表明，该系统能在秒级内生成高质量视频，为AIGC领

本文探讨了基于华为CANN架构的文本到视频生成技术。系统通过CLIP文本编码器、改进的Video Diffusion模型和AdaCoF帧插值模块，实现从文字到动态画面的转换。CANN架构提供时空并行计算、混合精度加速和内存智能调度等优化，显著提升生成效率。关键技术包括：1）文本语义与时序规划；2）时空一致的扩散模型生成；3）帧间运动自适应插值。实验表明，该系统能在秒级内生成高质量视频，为AIGC领