

Allegro TI2V
紹介 :
Allegro-TI2Vは、ユーザーが提供したプロンプトと画像から動画コンテンツを生成できるテキスト画像から動画生成モデルです。オープンソースであること、多様なコンテンツ制作能力、高品質の出力、コンパクトで効率的なモデルパラメータ、そして複数の精度とGPUメモリ最適化に対応していることから注目を集めています。これは、動画生成分野における現在の人工知能技術の最先端を示しており、重要な技術的価値と商業的応用可能性を秘めています。Allegro-TI2VモデルはHugging Faceプラットフォームで提供され、Apache 2.0オープンソースライセンスに従っています。ユーザーは無料でダウンロードして使用できます。
ターゲットユーザー :
動画コンテンツ制作者、VFXアーティスト、ゲーム開発者、研究者、そして動画コンテンツの生成が必要なあらゆる専門家を対象としています。Allegro-TI2Vは、その強力な動画生成能力と効率的なモデル設計により、エンターテインメント、教育、商業目的を問わず、高品質な動画コンテンツを迅速に生成する必要があるユーザーに最適です。
使用シナリオ
事例1:Allegro-TI2Vを使用して、テキストプロンプトと1枚の画像から、車が走行する動画を生成します。
事例2:Allegro-TI2Vを使用して、動物が森の中を走るアニメーション動画を作成します。
事例3:Allegro-TI2VとEMA-VFI技術を組み合わせて、15FPSの動画コンテンツを30FPSに補間し、動画の滑らかさを向上させます。
製品特徴
- オープンソース:モデルの重みとコードはApache 2.0ライセンスに従ってコミュニティに完全に公開されています。
- 多様なコンテンツ制作:人物や動物のクローズアップから、多様なダイナミックなシーンまで、幅広いコンテンツを生成できます。
- テキスト画像から動画生成:ユーザーが提供したプロンプトと画像から動画を生成します。最初のフレーム画像とプロンプトに基づいて後続の動画コンテンツを生成したり、最初のフレームと最後のフレーム画像に基づいて中間動画コンテンツを生成したりできます。
- 高品質な出力:720x1280解像度、15FPSの6秒間の詳細な動画を生成できます。EMA-VFI補間を使用して30FPSにアップスケールできます。
- コンパクトで効率的:175MパラメータのVideoVAEと2.8BパラメータのVideoDiTモデルを含み、複数の精度(FP32、BF16、FP16)に対応しています。BF16モードでCPUオフローディングを使用する場合、GPUメモリ使用量は9.3GBです。
- 多精度サポート:モデルはFP32、BF16、FP16など複数の精度をサポートしており、さまざまなハードウェアとパフォーマンスのニーズに対応できます。
- 高速推論:単一GPUでの推論時間は20分(H100)、または8xH100で3分です。
使用チュートリアル
1. GitHubからAllegroのコードをダウンロードします。
2. 必要な依存関係をインストールします。Pythonのバージョンは3.10以上、PyTorchのバージョンは2.4以上、CUDAのバージョンは12.4以上であることを確認してください。
3. Hugging FaceからAllegro-TI2Vモデルの重みをダウンロードします。
4. 提供されているコマンドラインツールを使用して推論を実行し、ユーザーのプロンプト、最初のフレーム画像のパスなどの必要なパラメータを入力します。
5. 必要に応じて、EMA-VFIを使用して生成された動画を15FPSから30FPSに補間して、動画の品質を向上させます。
6. imageioなどのツールを使用して、生成された動画を保存します。
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