FastVideo
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Fastvideo
簡介 :
FastVideo是一個開源框架,旨在加速大型視頻擴散模型。它提供了FastHunyuan和FastMochi兩種一致性蒸餾視頻擴散模型,實現了8倍推理速度提升。FastVideo基於PCM(Phased-Consistency-Model)提供了首個開放的視頻DiT蒸餾配方,支持對最先進的開放視頻DiT模型進行蒸餾、微調和推理,包括Mochi和Hunyuan。此外,FastVideo還支持使用FSDP、序列並行和選擇性激活檢查點進行可擴展訓練,以及使用LoRA、預計算潛在和預計算文本嵌入進行內存高效微調。FastVideo的開發正在進行中,技術高度實驗性,未來計劃包括增加更多蒸餾方法、支持更多模型以及代碼更新。
需求人群 :
目標受眾為視頻處理領域的研究人員和開發者,特別是那些需要處理大型視頻擴散模型並尋求提高推理速度和效率的專業人士。FastVideo通過提供高效的視頻擴散模型和蒸餾技術,幫助用戶在資源有限的情況下實現高性能的視頻處理任務。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 63.5K
使用場景
研究人員使用FastVideo框架對Hunyuan模型進行蒸餾,以提高視頻生成的速度和效率。
開發者利用FastVideo提供的FastMochi模型進行視頻內容的快速生成和處理。
教育機構使用FastVideo框架進行視頻擴散模型的教學和研究,提高學生的學習效率和實驗效果。
產品特色
• 支持FastHunyuan和FastMochi兩種視頻擴散模型,實現8倍推理速度提升
• 提供基於PCM的視頻DiT蒸餾配方
• 支持對Mochi和Hunyuan等最先進的視頻DiT模型進行蒸餾、微調和推理
• 支持FSDP、序列並行和選擇性激活檢查點進行可擴展訓練
• 支持使用LoRA、預計算潛在和預計算文本嵌入進行內存高效微調
• 提供預處理數據和預訓練模型權重下載,簡化用戶操作
• 提供對抗性損失的可選腳本,儘管對抗性損失並未觀察到顯著改進
使用教程
1. 安裝FastVideo:按照GitHub頁面上的說明,運行`./env_setup.sh fastvideo`來設置環境。
2. 下載模型權重:使用提供的腳本來下載FastHunyuan或FastMochi的模型權重。
3. 運行推理:根據模型的不同,運行對應的推理腳本,例如`sh scripts/inference/inference_hunyuan.sh`進行FastHunyuan模型的推理。
4. 蒸餾模型:按照文檔指示,下載原始模型權重,並使用`bash scripts/distill/distill_mochi.sh`或`bash scripts/distill/distill_hunyuan.sh`進行模型蒸餾。
5. 微調模型:確保數據已準備好並預處理,然後使用`bash scripts/finetune/finetune_mochi.sh`進行Mochi模型的微調。
6. 查看開發計劃和更新:定期查看FastVideo的GitHub頁面,瞭解最新的開發計劃和代碼更新。
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