Magic 1-For-1
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Magic 1 For 1
紹介 :
Magic 1-For-1は、効率的なビデオ生成に特化したモデルであり、テキストと画像をビデオに高速に変換する機能がコアです。テキストからビデオへの生成タスクを、テキストから画像、画像からビデオの2つのサブタスクに分解することで、メモリ使用量を最適化し、推論の遅延を削減しています。主な利点としては、効率性、低遅延、拡張性があります。このモデルは北京大学DA-Groupチームによって開発され、インタラクティブな基礎ビデオ生成分野の発展を目指しています。現在、このモデルと関連コードはオープンソース化されており、ユーザーは無料で使用できますが、オープンソースライセンス契約を遵守する必要があります。
ターゲットユーザー :
このモデルは、ビデオクリエーター、広告制作担当者、コンテンツ開発者など、ビデオコンテンツを迅速に生成する必要があるユーザーに適しています。短時間で高品質のビデオを生成し、時間と労力を節約し、制作効率を向上させることができます。同時に、オープンソースであるため、研究者や開発者による更なる開発と研究にも適しています。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 54.6K
使用シナリオ
ビデオクリエーターは、このモデルを使用してビデオ素材を迅速に生成し、制作効率を向上させることができます。
広告制作担当者は、このモデルを使用して広告ビデオを迅速に生成し、制作コストを削減できます。
研究者は、このモデルに基づいて更なる研究開発を行い、新しいビデオ生成技術を探求できます。
製品特徴
1分間で1分間のビデオを生成できる、効率的な画像からビデオへの生成。
テキストから画像、画像からビデオの2段階生成に対応し、メモリ使用量と推論遅延を最適化。
量子化機能を提供し、モデルのパフォーマンスをさらに最適化。
単一GPUと複数GPUの推論に対応し、様々なハードウェア環境に柔軟に対応。
オープンソースのコードとモデルウェイトを提供し、ユーザーによる二次開発と研究を容易に。
詳細な使用方法ドキュメントとスクリプトを提供し、ユーザーが迅速に使い始めることを容易に。
様々な事前学習済みモデルコンポーネントのダウンロードと使用に対応。
使用チュートリアル
1. git-lfsをインストールし、condaを使用してプロジェクト環境を作成します。
2. プロジェクトの依存関係をインストールし、コマンド`pip install -r requirements.txt`を実行します。
3. ウェイトディレクトリ`pretrained_weights`を作成し、モデルウェイトと関連コンポーネントをダウンロードします。
4. スクリプト`python test_ti2v.py`または`bash scripts/run_flashatt3.sh`を実行して推論を行います。
5. 必要に応じて、量子化機能を有効化するか、複数GPUの設定を調整します。
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