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VideoX-Fun

😊 ようこそ！

CogVideoX-Fun:

Wan-Fun:

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目次

• 目次
• 紹介
• クイックスタート
• ビデオ結果
• 使用方法
• モデルの場所
• 参考文献
• ライセンス

紹介

VideoX-Funはビデオ生成のパイプラインであり、AI画像やビデオの生成、Diffusion TransformerのベースラインモデルとLoraモデルのトレーニングに使用できます。我々は、すでに学習済みのベースラインモデルから直接予測を行い、異なる解像度、秒数、FPSのビデオを生成することをサポートしています。また、ユーザーが独自のベースラインモデルやLoraモデルをトレーニングし、特定のスタイル変換を行うこともサポートしています。

異なるプラットフォームからのクイックスタートをサポートします。詳細はクイックスタートを参照してください。

新機能：

• Wan2.1-Fun-V1.1バージョンを更新：14Bと1.3BモデルのControl＋参照画像モデルをサポート、カメラ制御にも対応。さらに、Inpaintモデルを再訓練し、性能が向上しました。[2025.04.25]
• Wan2.1-Fun-V1.0の更新：14Bおよび1.3BのI2V（画像からビデオ）モデルとControlモデルをサポートし、開始フレームと終了フレームの予測に対応。[2025.03.26]
• CogVideoX-Fun-V1.5の更新：I2Vモデルと関連するトレーニング・予測コードをアップロード。[2024.12.16]
• 報酬Loraのサポート：報酬逆伝播技術を使用してLoraをトレーニングし、生成された動画を最適化し、人間の好みによりよく一致させる。詳細情報。新しいバージョンの制御モデルでは、Canny、Depth、Pose、MLSDなどの異なる制御条件に対応。[2024.11.21]
• diffusersのサポート：CogVideoX-Fun Controlがdiffusersでサポートされるようになりました。a-r-r-o-wがこのPRでサポートを提供してくれたことに感謝します。詳細はドキュメントをご覧ください。[2024.10.16]
• CogVideoX-Fun-V1.1の更新：i2vモデルを再トレーニングし、Noiseを追加して動画の動きの範囲を拡大。制御モデルのトレーニングコードとControlモデルをアップロード。[2024.09.29]
• CogVideoX-Fun-V1.0の更新：コードを作成！WindowsとLinuxに対応しました。2Bおよび5Bモデルでの最大256x256x49から1024x1024x49までの任意の解像度の動画生成をサポート。[2024.09.18]

機能：

• データ前処理
• DiTのトレーニング
• ビデオ生成

私たちのUIインターフェースは次のとおりです：

クイックスタート

1. クラウド使用: AliyunDSW/Docker

a. AliyunDSWから

DSWには無料のGPU時間があり、ユーザーは一度申請でき、申請後3か月間有効です。

AliyunはFreetierで無料のGPU時間を提供しています。取得してAliyun PAI-DSWで使用し、5分以内にCogVideoX-Funを開始できます！

b. ComfyUIから

私たちのComfyUIは次のとおりです。詳細はComfyUI READMEを参照してください。

c. Dockerから

Dockerを使用する場合、マシンにグラフィックスカードドライバとCUDA環境が正しくインストールされていることを確認してください。

次のコマンドをこの方法で実行します：

# イメージをプル
docker pull mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun

# イメージに入る
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

# コードをクローン
git clone https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun.git

# VideoX-Funのディレクトリに入る
cd VideoX-Fun

# 重みをダウンロード
mkdir models/Diffusion_Transformer
mkdir models/Personalized_Model

# Please use the hugginface link or modelscope link to download the model.
# CogVideoX-Fun
# https://huggingface.co/alibaba-pai/CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP
# https://modelscope.cn/models/PAI/CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP

# Wan
# https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP
# https://modelscope.cn/models/PAI/Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP

2. ローカルインストール: 環境チェック/ダウンロード/インストール

a. 環境チェック

以下の環境でこのライブラリの実行を確認しています：

Windowsの詳細：

• OS: 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の詳細：

• OS: 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

重みを保存するために約60GBのディスクスペースが必要です。確認してください！

b. 重み

重みを指定されたパスに配置することをお勧めします：

ComfyUIを通じて: モデルをComfyUIの重みフォルダ ComfyUI/models/Fun_Models/ に入れます：

📦 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   └── 📂 Fun_Models/
│       ├── 📂 CogVideoX-Fun-V1.1-2b-InP/
│       ├── 📂 CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP/
│       ├── 📂 Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP
│       └── 📂 Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-InP/

独自のpythonファイルまたはUIインターフェースを実行:

📦 models/
├── 📂 Diffusion_Transformer/
│   ├── 📂 CogVideoX-Fun-V1.1-2b-InP/
│   ├── 📂 CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP/
│   ├── 📂 Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP
│   └── 📂 Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-InP/
├── 📂 Personalized_Model/
│   └── あなたのトレーニング済みのトランスフォーマーモデル / あなたのトレーニング済みのLoraモデル（UIロード用）

ビデオ結果

Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP && Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-InP

inp_1.mp4

inp_2.mp4

inp_3.mp4

inp_4.mp4

inp_5.mp4

inp_6.mp4

inp_7.mp4

inp_8.mp4

Wan2.1-Fun-V1.1-14B-Control && Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-Control

Generic Control Video + Reference Image:

Reference Image	Control Video	Wan2.1-Fun-V1.1-14B-Control	Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-Control
	pose_control.mp4	14b_ref.mp4	1.3b_ref.mp4

Generic Control Video (Canny, Pose, Depth, etc.) and Trajectory Control:

Fun-Trajectory_00003.mp4	Fun-Trajectory-Merge_00003.mp4	Fun_00006.mp4

pose.mp4	canny.mp4	depth.mp4
pose_out.mp4	canny_out.mp4	depth_out.mp4

Wan2.1-Fun-V1.1-14B-Control-Camera && Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-Control-Camera

Pan Up	Pan Left	Pan Right
Pan_Up.mp4	Pan_Left.mp4	Pan_Right.mp4
Pan Down	Pan Up + Pan Left	Pan Up + Pan Right
Pan_Down.mp4	Pan_Left_Up.mp4	Pan_Right_Up.mp4

CogVideoX-Fun-V1.1-5B

解像度-1024

00000005.mp4

00000006.mp4

00000009.mp4

00000010.mp4

解像度-768

00000001.mp4

00000002.mp4

00000005.mp4

00000006.mp4

解像度-512

00000036.mp4

00000035.mp4

00000034.mp4

00000033.mp4

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

demo_pose.mp4	demo_scribble.mp4	demo_depth.mp4
美しい澄んだ目と金髪の若い女性が白い服を着て体をひねり、カメラは彼女の顔に焦点を合わせています。高品質、傑作、最高品質、高解像度、超微細、夢のような。	美しい澄んだ目と金髪の若い女性が白い服を着て体をひねり、カメラは彼女の顔に焦点を合わせています。高品質、傑作、最高品質、高解像度、超微細、夢のような。	若いクマ。
00000010.mp4	00000011.mp4	00000012.mp4

使い方

1. 生成

a. GPUメモリ節約方法

Wan2.1のパラメータが非常に大きいため、GPUメモリを節約し、コンシューマー向けGPUに適応させる必要があります。各予測ファイルにはGPU_memory_modeを提供しており、model_cpu_offload、model_cpu_offload_and_qfloat8、sequential_cpu_offloadの中から選択できます。この方法はCogVideoX-Funの生成にも適用されます。

• model_cpu_offload: モデル全体が使用後にCPUに移動し、一部のGPUメモリを節約します。
• model_cpu_offload_and_qfloat8: モデル全体が使用後にCPUに移動し、Transformerモデルに対してfloat8の量子化を行い、より多くのGPUメモリを節約します。
• sequential_cpu_offload: モデルの各層が使用後にCPUに移動します。速度は遅くなりますが、大量のGPUメモリを節約します。

qfloat8はモデルの性能を部分的に低下させる可能性がありますが、より多くのGPUメモリを節約できます。十分なGPUメモリがある場合は、model_cpu_offloadの使用をお勧めします。

b. ComfyUIを使用する

詳細はComfyUI READMEをご覧ください。

c. Pythonファイルを実行する

i. 単一GPUでの推論:

• ステップ1: 対応する重みをダウンロードし、modelsフォルダに配置します。
• ステップ2: 異なる重みと予測目標に基づいて、異なるファイルを使用して予測を行います。現在、このライブラリはCogVideoX-Fun、Wan2.1、およびWan2.1-Funをサポートしています。examplesフォルダ内のフォルダ名で区別され、異なるモデルがサポートする機能が異なりますので、状況に応じて区別してください。以下はCogVideoX-Funを例として説明します。
  • テキストからビデオ:
    • examples/cogvideox_fun/predict_t2v.pyファイルでprompt、neg_prompt、guidance_scale、seedを変更します。
    • 次に、examples/cogvideox_fun/predict_t2v.pyファイルを実行し、結果が生成されるのを待ちます。結果はsamples/cogvideox-fun-videosフォルダに保存されます。
  • 画像からビデオ:
    • examples/cogvideox_fun/predict_i2v.pyファイルでvalidation_image_start、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale、seedを変更します。
    • validation_image_startはビデオの開始画像、validation_image_endはビデオの終了画像です。
    • 次に、examples/cogvideox_fun/predict_i2v.pyファイルを実行し、結果が生成されるのを待ちます。結果はsamples/cogvideox-fun-videos_i2vフォルダに保存されます。
  • ビデオからビデオ:
    • examples/cogvideox_fun/predict_v2v.pyファイルでvalidation_video、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale、seedを変更します。
    • validation_videoはビデオ生成のための参照ビデオです。以下のデモビデオを使用して実行できます：デモビデオ
    • 次に、examples/cogvideox_fun/predict_v2v.pyファイルを実行し、結果が生成されるのを待ちます。結果はsamples/cogvideox-fun-videos_v2vフォルダに保存されます。
  • 通常の制御付きビデオ生成（Canny、Pose、Depthなど）:
    • examples/cogvideox_fun/predict_v2v_control.pyファイルでcontrol_video、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale、seedを変更します。
    • control_videoは、Canny、Pose、Depthなどの演算子で抽出された制御用ビデオです。以下のデモビデオを使用して実行できます：デモビデオ
    • 次に、examples/cogvideox_fun/predict_v2v_control.pyファイルを実行し、結果が生成されるのを待ちます。結果はsamples/cogvideox-fun-videos_v2v_controlフォルダに保存されます。
• ステップ3: 自分でトレーニングした他のバックボーンやLoraを組み合わせたい場合は、必要に応じてexamples/{model_name}/predict_t2v.pyやexamples/{model_name}/predict_i2v.py、lora_pathを修正します。

ii. 複数GPUでの推論:

多カードでの推論を行う際は、xfuserリポジトリのインストールに注意してください。xfuser==0.4.2 と yunchang==0.6.2 のインストールが推奨されます。

pip install xfuser==0.4.2 --progress-bar off -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install yunchang==0.6.2 --progress-bar off -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

ulysses_degree と ring_degree の積が使用する GPU 数と一致することを確認してください。たとえば、8つのGPUを使用する場合、ulysses_degree=2 と ring_degree=4、または ulysses_degree=4 と ring_degree=2 を設定することができます。

• ulysses_degree はヘッド（head）に分割した後の並列化を行います。
• ring_degree はシーケンスに分割した後の並列化を行います。

ring_degree は ulysses_degree よりも通信コストが高いため、これらのパラメータを設定する際には、シーケンス長とモデルのヘッド数を考慮する必要があります。

8GPUでの並列推論を例に挙げます：

• Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP はヘッド数が40あります。この場合、ulysses_degree は40で割り切れる値（例：2, 4, 8など）に設定する必要があります。したがって、8GPUを使用して並列推論を行う場合、ulysses_degree=8 と ring_degree=1 を設定できます。

• Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-InP はヘッド数が12あります。この場合、ulysses_degree は12で割り切れる値（例：2, 4など）に設定する必要があります。したがって、8GPUを使用して並列推論を行う場合、ulysses_degree=4 と ring_degree=2 を設定できます。

パラメータの設定が完了したら、以下のコマンドで並列推論を実行してください：

torchrun --nproc-per-node=8 examples/wan2.1_fun/predict_t2v.py

d. UIインターフェースを使用する

WebUIは、テキストからビデオ、画像からビデオ、ビデオからビデオ、および通常の制御付きビデオ生成（Canny、Pose、Depthなど）をサポートします。現在、このライブラリはCogVideoX-Fun、Wan2.1、およびWan2.1-Funをサポートしており、examplesフォルダ内のフォルダ名で区別されています。異なるモデルがサポートする機能が異なるため、状況に応じて区別してください。以下はCogVideoX-Funを例として説明します。

• ステップ1: 対応する重みをダウンロードし、modelsフォルダに配置します。
• ステップ2: examples/cogvideox_fun/app.pyファイルを実行し、Gradioページに入ります。
• ステップ3: ページ上で生成モデルを選択し、prompt、neg_prompt、guidance_scale、seedなどを入力し、「生成」をクリックして結果が生成されるのを待ちます。結果はsampleフォルダに保存されます。

2. モデルのトレーニング

完全なモデルトレーニングの流れには、データの前処理とVideo DiTのトレーニングが含まれるべきです。異なるモデルのトレーニングプロセスは類似しており、データ形式も類似しています：

a. データ前処理

画像データを使用してLoraモデルをトレーニングする簡単なデモを提供しました。詳細はwikiをご覧ください。

長いビデオのセグメンテーション、クリーニング、説明のための完全なデータ前処理リンクは、ビデオキャプションセクションのREADMEを参照してください。

テキストから画像およびビデオ生成モデルをトレーニングしたい場合。この形式でデータセットを配置する必要があります。

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

json_of_internal_datasets.jsonは標準のJSONファイルです。json内のfile_pathは相対パスとして設定できます。以下のように：

[
    {
      "file_path": "train/00000001.mp4",
      "text": "スーツとサングラスを着た若い男性のグループが街の通りを歩いている。",
      "type": "video"
    },
    {
      "file_path": "train/00000002.jpg",
      "text": "スーツとサングラスを着た若い男性のグループが街の通りを歩いている。",
      "type": "image"
    },
    .....
]

次のように絶対パスとして設定することもできます：

[
    {
      "file_path": "/mnt/data/videos/00000001.mp4",
      "text": "スーツとサングラスを着た若い男性のグループが街の通りを歩いている。",
      "type": "video"
    },
    {
      "file_path": "/mnt/data/train/00000001.jpg",
      "text": "スーツとサングラスを着た若い男性のグループが街の通りを歩いている。",
      "type": "image"
    },
    .....
]

b. Video DiTトレーニング

データ前処理時にデータ形式が相対パスの場合、scripts/{model_name}/train.shを次のように設定します。

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

データ形式が絶対パスの場合、scripts/train.shを次のように設定します。

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

次に、scripts/train.shを実行します。

sh scripts/train.sh

いくつかのパラメータ設定の詳細について： Wan2.1-FunはReadme TrainとReadme Loraを参照してください。 Wan2.1はReadme TrainとReadme Loraを参照してください。 CogVideoX-FunはReadme TrainとReadme Loraを参照してください。

モデルの場所

1. Wan2.1-Fun

V1.1:

名称	ストレージ容量	Hugging Face	Model Scope	説明
Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-InP	19.0 GB	🤗リンク	😄リンク	Wan2.1-Fun-V1.1-1.3Bのテキスト・画像から動画生成の重み。マルチ解像度で訓練され、最初と最後の画像予測をサポートします。
Wan2.1-Fun-V1.1-14B-InP	47.0 GB	🤗リンク	😄リンク	Wan2.1-Fun-V1.1-14Bのテキスト・画像から動画生成の重み。マルチ解像度で訓練され、最初と最後の画像予測をサポートします。
Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-Control	19.0 GB	🤗リンク	😄リンク	Wan2.1-Fun-V1.1-1.3Bのビデオ制御重み。Canny、Depth、Pose、MLSDなどの異なる制御条件に対応し、参照画像＋制御条件を使用した制御や軌跡制御をサポートします。512、768、1024のマルチ解像度での動画予測をサポートし、81フレーム、毎秒16フレームで訓練されています。多言語予測に対応しています。
Wan2.1-Fun-V1.1-14B-Control	47.0 GB	🤗リンク	😄リンク	Wan2.1-Fun-V1.1-14Bのビデオ制御重み。Canny、Depth、Pose、MLSDなどの異なる制御条件に対応し、参照画像＋制御条件を使用した制御や軌跡制御をサポートします。512、768、1024のマルチ解像度での動画予測をサポートし、81フレーム、毎秒16フレームで訓練されています。多言語予測に対応しています。
Wan2.1-Fun-V1.1-1.3B-Control-Camera	19.0 GB	🤗リンク	😄リンク	Wan2.1-Fun-V1.1-1.3Bのカメラレンズ制御重み。512、768、1024のマルチ解像度での動画予測をサポートし、81フレーム、毎秒16フレームで訓練されています。多言語予測に対応しています。
Wan2.1-Fun-V1.1-14B-Control-Camera	47.0 GB	🤗リンク	😄リンク	Wan2.1-Fun-V1.1-14Bのカメラレンズ制御重み。512、768、1024のマルチ解像度での動画予測をサポートし、81フレーム、毎秒16フレームで訓練されています。多言語予測に対応しています。

V1.0:

名称	ストレージ容量	Hugging Face	Model Scope	説明
Wan2.1-Fun-1.3B-InP	19.0 GB	🤗Link	😄Link	Wan2.1-Fun-1.3Bのテキスト・画像から動画生成する重み。マルチ解像度で学習され、開始・終了画像予測をサポート。
Wan2.1-Fun-14B-InP	47.0 GB	🤗Link	😄Link	Wan2.1-Fun-14Bのテキスト・画像から動画生成する重み。マルチ解像度で学習され、開始・終了画像予測をサポート。
Wan2.1-Fun-1.3B-Control	19.0 GB	🤗Link	😄Link	Wan2.1-Fun-1.3Bのビデオ制御ウェイト。Canny、Depth、Pose、MLSDなどの異なる制御条件をサポートし、トラジェクトリ制御も利用可能。512、768、1024のマルチ解像度でのビデオ予測をサポートし、81フレーム（1秒間に16フレーム）でトレーニング済みで、多言語予測にも対応しています。
Wan2.1-Fun-14B-Control	47.0 GB	🤗Link	😄Link	Wan2.1-Fun-14Bのビデオ制御ウェイト。Canny、Depth、Pose、MLSDなどの異なる制御条件をサポートし、トラジェクトリ制御も利用可能。512、768、1024のマルチ解像度でのビデオ予測をサポートし、81フレーム（1秒間に16フレーム）でトレーニング済みで、多言語予測にも対応しています。

2. Wan2.1

名称	Hugging Face	Model Scope	説明
Wan2.1-T2V-1.3B	🤗Link	😄Link	万象2.1-1.3Bのテキストから動画生成する重み
Wan2.1-T2V-14B	🤗Link	😄Link	万象2.1-14Bのテキストから動画生成する重み
Wan2.1-I2V-14B-480P	🤗Link	😄Link	万象2.1-14B-480Pの画像から動画生成する重み
Wan2.1-I2V-14B-720P	🤗Link	😄Link	万象2.1-14B-720Pの画像から動画生成する重み

3. CogVideoX-Fun

V1.5:

名称	ストレージスペース	Hugging Face	Model Scope	説明
CogVideoX-Fun-V1.5-5b-InP	20.0 GB	🤗Link	😄Link	公式のグラフ生成ビデオモデルは、複数の解像度（512、768、1024）でビデオを予測できます。85フレーム、8フレーム/秒でトレーニングされています。
CogVideoX-Fun-V1.5-Reward-LoRAs	-	🤗リンク	😄リンク	公式の報酬逆伝播技術モデルで、CogVideoX-Fun-V1.5が生成するビデオを最適化し、人間の嗜好によりよく合うようにする。

V1.1:

名称	ストレージスペース	Hugging Face	Model Scope	説明
CogVideoX-Fun-V1.1-2b-InP	13.0 GB	🤗リンク	😄リンク	公式のグラフ生成ビデオモデルは、複数の解像度（512、768、1024、1280）でビデオを予測できます。49フレーム、8フレーム/秒でトレーニングされています。参照画像にノイズが追加され、V1.0と比較して動きの幅が広がっています。
CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP	20.0 GB	🤗リンク	😄リンク	公式のグラフ生成ビデオモデルは、複数の解像度（512、768、1024、1280）でビデオを予測できます。49フレーム、8フレーム/秒でトレーニングされています。参照画像にノイズが追加され、V1.0と比較して動きの幅が広がっています。
CogVideoX-Fun-V1.1-2b-Pose	13.0 GB	🤗リンク	😄リンク	公式のポーズコントロールビデオモデルは、複数の解像度（512、768、1024、1280）でビデオを予測できます。49フレーム、8フレーム/秒でトレーニングされています。
CogVideoX-Fun-V1.1-2b-Control	13.0 GB	🤗Link	😄Link	公式のコントロールビデオモデルは、複数の解像度（512、768、1024、1280）でビデオを予測できます。49フレーム、8フレーム/秒でトレーニングされています。Canny、Depth、Pose、MLSDなどのさまざまなコントロール条件をサポートします。
CogVideoX-Fun-V1.1-5b-Pose	20.0 GB	🤗リンク	😄リンク	公式のポーズコントロールビデオモデルは、複数の解像度（512、768、1024、1280）でビデオを予測できます。49フレーム、8フレーム/秒でトレーニングされています。
CogVideoX-Fun-V1.1-5b-Control	20.0 GB	🤗リンク	😄リンク	公式のコントロールビデオモデルは、複数の解像度（512、768、1024、1280）でビデオを予測できます。49フレーム、8フレーム/秒でトレーニングされています。Canny、Depth、Pose、MLSDなどのさまざまなコントロール条件をサポートします。
CogVideoX-Fun-V1.1-Reward-LoRAs	-	🤗リンク	😄リンク	公式の報酬逆伝播技術モデルで、CogVideoX-Fun-V1.1が生成するビデオを最適化し、人間の嗜好によりよく合うようにする。

(Obsolete) V1.0:

名称	ストレージスペース	Hugging Face	Model Scope	説明
CogVideoX-Fun-2b-InP	13.0 GB	🤗リンク	😄リンク	公式のグラフ生成ビデオモデルは、複数の解像度（512、768、1024、1280）でビデオを予測できます。49フレーム、8フレーム/秒でトレーニングされています。
CogVideoX-Fun-5b-InP	20.0 GB	🤗リンク	😄リンク	公式のグラフ生成ビデオモデルは、複数の解像度（512、768、1024、1280）でビデオを予測できます。49フレーム、8フレーム/秒でトレーニングされています。

TODOリスト

• 日本語をサポート。

参考文献

• CogVideo: https://github.com/THUDM/CogVideo/
• EasyAnimate: https://github.com/aigc-apps/EasyAnimate
• Wan2.1: https://github.com/Wan-Video/Wan2.1/

ライセンス

このプロジェクトはApache License (Version 2.0)の下でライセンスされています。

CogVideoX-2Bモデル（対応するTransformersモジュール、VAEモジュールを含む）は、Apache 2.0ライセンスの下でリリースされています。

CogVideoX-5Bモデル（Transformersモジュール）は、CogVideoXライセンスの下でリリースされています。