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Wan-Fun

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目次

• 目次
• モデルのアドレス
• 動画作品
• クイックスタート
• 使用方法
• 参考文献
• ライセンス

モデルのアドレス

V1.0:

動画作品

Wan2.1-Fun-14B-InP && Wan2.1-Fun-1.3B-InP

Wan2.1-Fun-14B-Control && Wan2.1-Fun-1.3B-Control

クイックスタート

1. クラウドでの使用: AliyunDSW/Docker

a. 阿里云DSWを通じて

DSWには無料のGPU使用時間があり、ユーザーは1回申請でき、申請後3か月間有効です。

阿里云はFreetierで無料のGPU使用時間を提供しています。取得して阿里云PAI-DSWで使用すると、5分以内にCogVideoX-Funを起動できます。

b. ComfyUIを通じて

私たちのComfyUIインターフェースは以下の通りです。詳細はComfyUI READMEを参照してください。

c. dockerを通じて

dockerを使用する場合、マシンに正しくグラフィックドライバとCUDA環境がインストールされていることを確認してから、以下のコマンドを順に実行してください。

# イメージを取得
docker pull mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun

# イメージに入る
docker run -it -p 7860:7860 --network host --gpus all --security-opt seccomp:unconfined --shm-size 200g mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun

# コードをクローン
git clone https://github.com/aigc-apps/CogVideoX-Fun.git

# CogVideoX-Funのディレクトリに移動
cd CogVideoX-Fun

# 重みをダウンロード
mkdir models/Diffusion_Transformer
mkdir models/Personalized_Model

# モデルをダウンロードするには、hugginfaceリンクまたはmodelscopeリンクを使用してください。
# CogVideoX-Fun
# https://huggingface.co/alibaba-pai/CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP
# https://modelscope.cn/models/PAI/CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP

# Wan
# https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.1-Fun-14B-InP
# https://modelscope.cn/models/PAI/Wan2.1-Fun-14B-InP

2. ローカルインストール: 環境チェック/ダウンロード/インストール

a. 環境チェック

このライブラリが以下の環境で実行できることを検証しています。

Windowsの詳細情報：

• オペレーティングシステム Windows 10
• python: python3.10 & python3.11
• pytorch: torch2.2.0
• CUDA: 11.8 & 12.1
• CUDNN: 8+
• GPU： Nvidia-3060 12G & Nvidia-3090 24G

Linuxの詳細情報：

• オペレーティングシステム Ubuntu 20.04, CentOS
• python: python3.10 & python3.11
• pytorch: torch2.2.0
• CUDA: 11.8 & 12.1
• CUDNN: 8+
• GPU：Nvidia-V100 16G & Nvidia-A10 24G & Nvidia-A100 40G & Nvidia-A100 80G

約60GBの空きディスク容量が必要ですので、確認してください！

b. 重みの配置

私たちは重みを指定されたパスに配置することをおすすめします。

📦 models/
├── 📂 Diffusion_Transformer/
│   ├── 📂 CogVideoX-Fun-V1.1-2b-InP/
│   ├── 📂 CogVideoX-Fun-V1.1-5b-InP/
│   ├── 📂 Wan2.1-Fun-14B-InP
│   └── 📂 Wan2.1-Fun-1.3B-InP/
├── 📂 Personalized_Model/
│   └── あなたが訓練したトランスフォーマーモデル / あなたが訓練したloraモデル (UIロード用)

使用方法

1. 生成

a、メモリ節約方案

Wan2.1のパラメータが非常に大きいため、メモリを節約して消費者向けグラフィックカードに対応するためのメモリ節約方案を考慮する必要があります。私たちは各予測ファイルにGPU_memory_modeを提供しており、model_cpu_offload、model_cpu_offload_and_qfloat8、sequential_cpu_offloadから選択できます。この方案はCogVideoX-Funの生成にも同様に適用されます。

• model_cpu_offloadは、モデル全体が使用後にCPUに移動することを意味し、一部のメモリを節約できます。
• model_cpu_offload_and_qfloat8は、モデル全体が使用後にCPUに移動し、トランスフォーマーモデルをfloat8で量子化することを意味し、より多くのメモリを節約できます。
• sequential_cpu_offloadは、モデルの各層が使用後にCPUに移動することを意味し、速度は遅いですが、大量のメモリを節約できます。

qfloat8はモデルの性能を一部低下させますが、より多くのメモリを節約できます。メモリが十分であれば、model_cpu_offloadの使用をおすすめします。

b、comfyuiを通じて

詳細はComfyUI READMEを参照してください。

c、pythonファイルを実行する

• 手順1：対応する重みをダウンロードしてmodelsフォルダに配置します。
• 手順2：異なる重みと予測目標に応じて、異なるファイルを使用して予測を行います。現在、このライブラリはCogVideoX-Fun、Wan2.1、Wan2.1-Funをサポートしており、examplesフォルダ内でフォルダ名で区別されています。異なるモデルがサポートする機能は異なるため、具体的な状況に応じて区別してください。CogVideoX-Funを例に説明します。
  • 文章から動画を生成する：
    • examples/cogvideox_fun/predict_t2v.pyファイルでprompt、neg_prompt、guidance_scale、seedを変更します。
    • その後、examples/cogvideox_fun/predict_t2v.pyファイルを実行し、生成結果を待ちます。結果はsamples/cogvideox-fun-videosフォルダに保存されます。
  • 画像から動画を生成する：
    • examples/cogvideox_fun/predict_i2v.pyファイルでvalidation_image_start、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale、seedを変更します。
    • validation_image_startは動画の開始画像、validation_image_endは動画の終了画像です。
    • その後、examples/cogvideox_fun/predict_i2v.pyファイルを実行し、生成結果を待ちます。結果はsamples/cogvideox-fun-videos_i2vフォルダに保存されます。
  • 動画から動画を生成する：
    • examples/cogvideox_fun/predict_v2v.pyファイルでvalidation_video、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale、seedを変更します。
    • validation_videoは動画から動画を生成する際の参考動画です。以下の動画を使用してデモを実行できます：デモ動画
    • その後、examples/cogvideox_fun/predict_v2v.pyファイルを実行し、生成結果を待ちます。結果はsamples/cogvideox-fun-videos_v2vフォルダに保存されます。
  • 通常の制御で動画を生成する（Canny、Pose、Depthなど）：
    • examples/cogvideox_fun/predict_v2v_control.pyファイルでcontrol_video、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale、seedを変更します。
    • control_videoは、制御で動画を生成する際の制御動画で、Canny、Pose、Depthなどのオペレータで抽出された動画です。以下の動画を使用してデモを実行できます：デモ動画
    • その後、examples/cogvideox_fun/predict_v2v_control.pyファイルを実行し、生成結果を待ちます。結果はsamples/cogvideox-fun-videos_v2v_controlフォルダに保存されます。
• 手順3：自分で訓練した他のバックボーンとLoraを組み合わせたい場合は、examples/{model_name}/predict_t2v.pyとexamples/{model_name}/predict_i2v.pyのlora_pathを適宜変更してください。

d、ui界面を通じて

webuiは文章から動画を生成する、画像から動画を生成する、動画から動画を生成する、通常の制御で動画を生成する（Canny、Pose、Depthなど）ことをサポートしています。現在、このライブラリはCogVideoX-Fun、Wan2.1、Wan2.1-Funをサポートしており、examplesフォルダ内でフォルダ名で区別されています。異なるモデルがサポートする機能は異なるため、具体的な状況に応じて区別してください。CogVideoX-Funを例に説明します。

• 手順1：対応する重みをダウンロードしてmodelsフォルダに配置します。
• 手順2：examples/cogvideox_fun/app.pyファイルを実行し、gradioページにアクセスします。
• 手順3：ページで生成モデルを選択し、prompt、neg_prompt、guidance_scale、seedなどを入力し、生成をクリックして生成結果を待ちます。結果はsampleフォルダに保存されます。

参考文献

• CogVideo: https://github.com/THUDM/CogVideo/
• EasyAnimate: https://github.com/aigc-apps/EasyAnimate
• Wan2.1: https://github.com/Wan-Video/Wan2.1/

ライセンス

このプロジェクトは Apache License (Version 2.0) を採用しています。