LTX Video 0.9.1 HFIE

🚀 LTX-Video for InferenceEndpoints

このリポジトリは、diffusers + varnishを使用して、Inference Endpointsへのデプロイを容易にするために設計されたLTX-Videoの特別なフォークです。このモデルを使用することで、信頼性の高いコンテンツ生成が可能になります。

🚀 クイックスタート

このモデルをデプロイした後の使用方法については、以下のPythonデモを参照してください。 example.py

✨ 主な機能

なぜこのモデルを使うのか？

Hugging Face Inference Endpointsを使用することで、信頼性の高い可用性と制御性が得られます。このラッパーの目的は、拡大、補間、フィルムグレイン、圧縮制御などの機能を追加するための柔軟性と低レベルの設定を提供することです。

📦 インストール

Hugging Face Inference Endpointsでのセットアップ

大きなマシンを選択する

少なくとも48GBのVRAMを持つNVIDIA L40Sを使用することをお勧めします。

すべてのアセットをダウンロードする

モデルを選択する際に、「すべてをダウンロード」を選択してください。そうしないと、.pthで終わる一部のファイルがダウンロードされません。

テキストからビデオまたは画像からビデオを選択する

デフォルトでは、ハンドラーはテキストからビデオを生成します。画像とテキストからビデオを生成するには、環境変数 SUPPORT_INPUT_IMAGE_PROMPT を真の値（例：1, True）に設定する必要があります。handler.py を変更することで、両方のパイプラインを同時にサポートすることも可能です。ただし、両方のパイプラインを並行してアクティブにすると、より多くのメモリが消費されます。

プライベートなLTX-Video LoRAを使用する

プライベートなLoRAモデルを使用する予定の場合は、環境変数 HF_API_TOKEN を設定する必要があります。

📄 ライセンス

このモデルに関する詳細情報については、元のHFリポジトリを参照してください。