

Allegro
紹介 :
Allegroは、Rhymes AIによって開発された高度なテキストからビデオへの生成モデルです。シンプルなテキストプロンプトから高品質の短いビデオクリップを生成できます。オープンソースであるため、クリエイター、開発者、そしてAIビデオ生成分野の研究者にとって強力なツールとなっています。主な利点として、オープンソースであること、多様なコンテンツ作成、高品質な出力、そしてモデルサイズが小さく効率的であることが挙げられます。FP32、BF16、FP16など、複数の精度に対応しており、BF16モードではGPUメモリ使用量が9.3GB、コンテキスト長は79.2k(約88フレーム)です。Allegroの中核技術には、大規模なビデオデータ処理、ビデオの視覚トークンへの圧縮、拡張ビデオ拡散トランスフォーマーが含まれます。
ターゲットユーザー :
Allegroのターゲットユーザーは、AI技術を活用してビデオ制作を行いたい個人やチームです。ビデオコンテンツクリエイター、アニメーター、ゲーム開発者、広告制作会社、研究者などが含まれます。これらのユーザーは、Allegroを使用してクリエイティブなテキスト説明をビデオに変換することで、従来のビデオ制作における時間コストとスキルレベルの障壁を削減できます。
使用シナリオ
テキストプロンプト「海底世界」を使用して、海底生物が泳いでいる様子を示すビデオを生成します。
テキスト「宇宙飛行士が乗馬」に基づいて、埃っぽい背景で宇宙飛行士が乗馬をしているファンタジーシーンを生成します。
「スマートフォンが手で回転する」など、製品の特徴を示す短いビデオを広告制作用に生成します。
製品特徴
15fps、720pの高品質な6秒ビデオを生成します。
人物クローズアップ、動物の動作シーンなど、様々な映画テーマのビデオをテキストプロンプトから生成できます。
モデルパラメータはVideoVAEが175M、VideoDiTが2.8Bで、複数の精度に対応し、GPUメモリを効率的に使用します。
Apache 2.0ライセンスの下、モデルの重みとコードをオープンソースで公開しています。
VideoVAEを使用して、元のビデオを視覚トークンに圧縮し、重要なディテールを保持することで、ビデオ生成効率を向上させます。
拡張ビデオ拡散トランスフォーマーアーキテクチャを使用し、3D RoPE位置エンベディングと3D全注意メカニズムを組み合わせることで、ビデオデータ内の空間および時間的な関係を効果的に捉えます。
従来の拡散モデルと比較して、トランスフォーマー構造はモデルの拡張が容易であり、3D注意メカニズムによってビデオフレームの空間次元と時間的変化を処理することで、より詳細な動きとコンテキストの理解を実現します。
使用チュートリアル
1. AllegroのHugging FaceページまたはGitHubリポジトリにアクセスして、モデルの詳細と利用条件を確認します。
2. Python環境や深層学習フレームワークなど、必要なソフトウェア依存関係をダウンロードしてインストールします。
3. ドキュメントガイドに従って、Allegroモデルの重みをロードし、実行環境を構成します。
4. ビデオ生成の基礎となるテキストプロンプトを用意するか、作成します。
5. モデルが提供するAPIまたはスクリプトを使用して、テキストプロンプトを入力し、ビデオ生成プロセスを開始します。
6. モデルの処理が完了するのを待ちます。生成された短いビデオは指定された出力ディレクトリに保存されます。
7. 生成されたビデオの品質を確認し、必要に応じてテキストプロンプトまたはモデルパラメータを調整して結果を最適化します。
8. 生成されたビデオを個人プロジェクトまたは商業目的で使用する場合、Apache 2.0ライセンスに従ってください。
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