

Pyramid Flow
紹介 :
Pyramid Flowは、フローマッチング手法に基づいた、効率的なビデオ生成モデリング技術です。自己回帰ビデオ生成モデルを用いて実現されており、主な利点は高い訓練効率で、オープンソースデータセット上で少ないGPU時間数で高品質なビデオコンテンツを生成できる点です。Pyramid Flowは、北京大学、快手科技、北京郵電大学が共同で開発し、複数のプラットフォームで論文、コード、モデルが公開されています。
ターゲットユーザー :
主な対象ユーザーは、ビデオコンテンツ制作者、ゲーム開発者、映画製作者、その他ビデオコンテンツの生成や処理が必要な専門家です。Pyramid Flowは、高品質なビデオコンテンツを効率的かつ低コストで生成する方法を提供し、大量のビデオ素材が必要だが予算が限られている小規模スタジオや個人クリエイターに特に適しています。
使用シナリオ
「美しい雪の降る東京の街の賑わい。カメラは賑やかな街路を通り抜け、近くの屋台で美しい雪景色と買い物を楽しんでいる数人についていきます」という説明のビデオを生成する。
「セーヌ川をゆったりと航行する船、背景にはエッフェル塔、モノクロ」という説明のビデオを生成する。
「赤い羊毛のバイクヘルメットをかぶった30歳の宇宙飛行士の冒険映画の予告編、青い空、塩の砂漠、映画風、35mmフィルム撮影、鮮やかな色彩」という説明のビデオを生成する。
製品特徴
? 自己回帰ビデオ生成モデルに基づく効率的なトレーニング:Pyramid Flowは、オープンソースデータセット上で20.7k A100 GPU時間数でトレーニングできます。
? 高品質なビデオコンテンツ生成:1280x768ピクセル、10秒および5秒の長さ、24fpsのビデオを生成できます。
? テキストからビデオへの生成機能:テキストの説明を入力することで、対応するビデオコンテンツを生成できます。
? テキスト条件付き画像からビデオへの生成:テキスト条件に基づいて画像からビデオを生成できます。
? オープンソースコードと事前学習済みモデル:GitHubでコード、Hugging Faceで事前学習済みモデルを提供しており、研究者や開発者が容易に使用できます。
? インタラクティブデモ:Hugging Face Spacesでインタラクティブデモを提供しており、Pyramid Flowの効果を直感的に体験できます。
使用チュートリアル
1. Pyramid FlowのGitHubページにアクセスしてコードを入手してください:https://github.com/jy0205/Pyramid-Flow。
2. READMEファイルのガイドに従って、必要な依存関係と環境をインストールしてください。
3. 事前学習済みモデルをダウンロードしてロードします。Hugging Faceから入手できます:https://huggingface.co/rain1011/pyramid-flow-sd3。
4. 提供されているスクリプトとコマンドラインツールを使用してビデオを生成します。テキストの説明または画像条件を使用して生成できます。
5. 解像度、ビデオの長さ、フレームレートなどの生成パラメーターを調整して、特定のニーズを満たします。
6. Hugging Face Spacesでインタラクティブデモを行い、Pyramid Flowの効果を体験してください:https://huggingface.co/spaces/Pyramid-Flow/pyramid-flow。
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