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体验地址:丹摩DAMODEL官网

CogVideoX 简介

智谱 AI 在 8 月 6 日宣布了一个令人兴奋的消息:他们将开源视频生成模型 CogVideoX,目前,其提示词上限为 226 个 token,视频长度为 6 秒,帧率为 8 帧 / 秒,视频分辨率为 720*480,而这仅仅是初代,性能更强参数量更大的模型正在路上。

CogVideoX 的核心在于它的 3D 变分自编码器,这项技术能够将视频数据压缩至原来的 2%,极大地降低了模型处理视频时所需的计算资源,还巧妙地保持了视频帧与帧之间的连贯性,有效避免了视频生成过程中可能出现的闪烁问题。

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  • 为了进一步提升内容的连贯性,CogVideoX 采用了 3D 旋转位置编码(3D RoPE)技术,使得模型在处理视频时能够更好地捕捉时间维度上的帧间关系,建立起视频中的长期依赖关系,从而生成更加流畅和连贯的视频序列。

  • 在可控性方面,智谱 AI 研发了一款端到端的视频理解模型,这个模型能够为视频数据生成精确且与内容紧密相关的描述。这一创新极大地增强了 CogVideoX 对文本的理解和对用户指令的遵循能力,确保了生成的视频不仅与用户的输入高度相关,而且能够处理超长且复杂的文本提示。

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本篇将详细介绍使用丹摩服务器部署和初步使用 CogVideoX 的实践流程。

CogVideoX 部署实践流程

创建丹摩实例
  • 首先进入控制台,选择 GPU 云实例,点击创建实例:
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  • 由于 CogVideoX 在 FP-16 精度下的推理至少需 18GB 显存,微调则需要 40GB 显存。

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  • 创建成功,运行中:

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配置环境和依赖

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平台已预置了调试好的代码库,您可开箱即用,以下是配置方法:

  • 进入 JupyterLab 后,打开终端,首先拉取 CogVideo 代码的仓库
wget http://file.s3/damodel-openfile/CogVideoX/CogVideo-main.tar
  • 下载完成后解压缩CogVideo-main.tar
tar -xf CogVideo-main.tar
  • 其次,进入 CogVideo-main 文件夹,输入安装对应依赖:
cd CogVideo-main/
pip install -r requirements.txt

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以上依赖安装好后,可以在终端输入 python,然后输入以下代码进行测试:

import torch
from diffusers import CogVideoXPipeline
from diffusers.utils import export_to_video
  • 显示如下状态,没有报错就说明依赖安装成功!输入quit()可退出 python。
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模型与配置文件

除了配置代码文件和项目依赖,还需要上传 CogVideoX 模型文件和对应的配置文件。

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平台已为您预置了 CogVideoX 模型,您可内网高速下载,执行以下命令:

cd /root/workspace
wget http://file.s3/damodel-openfile/CogVideoX/CogVideoX-2b.tar

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下载完成后解压缩CogVideoX-2b.tar

tar -xf CogVideoX-2b.tar

解压后的目录如图所示
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开始运行
调试
  • 进入CogVideo-main文件夹,运行test.py文件:
cd /root/workspace/CogVideo-main
python test.py
  • test.py 代码内容如下,主要使用diffusers库中的CogVideoXPipeline模型,加载了一个预训练的 CogVideo 模型,然后根据一个详细的文本描述(prompt),生成对应视频:
import torch
from diffusers import CogVideoXPipeline
from diffusers.utils import export_to_video

# prompt里写自定义想要生成的视频内容
prompt = "A panda, dressed in a small, red jacket and a tiny hat, sits on a wooden stool in a serene bamboo forest. The panda's fluffy paws strum a miniature acoustic guitar, producing soft, melodic tunes. Nearby, a few other pandas gather, watching curiously and some clapping in rhythm. Sunlight filters through the tall bamboo, casting a gentle glow on the scene. The panda's face is expressive, showing concentration and joy as it plays. The background includes a small, flowing stream and vibrant green foliage, enhancing the peaceful and magical atmosphere of this unique musical performance."

pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained(
    "/root/workspace/CogVideoX-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置,此处是放在了数据盘中
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")

# 参数do_classifier_free_guidance设置为True可以启用无分类器指导,增强生成内容一致性和多样性
# num_videos_per_prompt控制每个prompt想要生成的视频数量
# max_sequence_length控制输入序列的最大长度
prompt_embeds, _ = pipe.encode_prompt(
    prompt=prompt,
    do_classifier_free_guidance=True,
    num_videos_per_prompt=1,
    max_sequence_length=226,
    device="cuda",
    dtype=torch.float16,
)

video = pipe(
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=6,
    prompt_embeds=prompt_embeds,
).frames[0]

export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)
  • 运行成功后,可以在当前文件夹中找到对应prompt生成的 output.mp4 视频:

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webUI

模型官方也提供了 webUIDemo,进入CogVideo-main文件夹,运行gradio_demo.py文件:

cd /root/workspace/CogVideo-main
python gradio_demo.py

此时我们需要通过丹摩平台提供的端口映射能力,把内网端口映射到公网;

进入GPU 云实例页面,点击操作-更多-访问控制:

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点击添加端口,添加7870端口

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添加成功后,通过访问链接即可访问到刚刚启动的gradio页面:

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