Zlikwidcogvideoxlora

🚀 CogVideoX LoRA - Zlikwid/ZlikwidCogVideoXLoRa

CogVideoX LoRA是針對THUDM/CogVideoX - 2b的低秩自適應（LoRA）權重，可用於文本到視頻的生成任務，藉助diffusers庫能方便地使用和訓練。

🚀 快速開始

你可以按照以下步驟快速使用CogVideoX LoRA：

1. 從指定位置下載模型的.safetensors LoRA文件。
2. 使用diffusers庫加載模型和LoRA權重。
3. 進行視頻生成。

from diffusers import CogVideoXPipeline
import torch

pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained("THUDM/CogVideoX-5b", torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")
pipe.load_lora_weights("Zlikwid/ZlikwidCogVideoXLoRa", weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors", adapter_name=["cogvideox-lora"])

# The LoRA adapter weights are determined by what was used for training.
# In this case, we assume `--lora_alpha` is 32 and `--rank` is 64.
# It can be made lower or higher from what was used in training to decrease or amplify the effect
# of the LoRA upto a tolerance, beyond which one might notice no effect at all or overflows.
pipe.set_adapters(["cogvideox-lora"], [32 / 64])

video = pipe("None", guidance_scale=6, use_dynamic_cfg=True).frames[0]

更多詳細信息，包括權重設置、合併和融合LoRA等內容，請查看 diffusers中加載LoRA的文檔。

✨ 主要特性

• 這些是針對THUDM/CogVideoX - 2b的Zlikwid/ZlikwidCogVideoXLoRa LoRA權重。
• 使用 CogVideoX Diffusers訓練器 進行訓練。
• 文本編碼器未啟用LoRA。

📦 安裝指南

在Files & versions標籤中下載 *.safetensors LoRA。

💻 使用示例

基礎用法

from diffusers import CogVideoXPipeline
import torch

pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained("THUDM/CogVideoX-5b", torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")
pipe.load_lora_weights("Zlikwid/ZlikwidCogVideoXLoRa", weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors", adapter_name=["cogvideox-lora"])
pipe.set_adapters(["cogvideox-lora"], [32 / 64])
video = pipe("None", guidance_scale=6, use_dynamic_cfg=True).frames[0]

高級用法

目前文檔未提供高級用法示例，你可以參考 diffusers中加載LoRA的文檔 進行更復雜的操作。

📚 詳細文檔

模型描述

這些是針對THUDM/CogVideoX - 2b的Zlikwid/ZlikwidCogVideoXLoRa LoRA權重，使用 CogVideoX Diffusers訓練器 進行訓練，文本編碼器未啟用LoRA。

預期用途和限制

如何使用

# TODO: add an example code snippet for running this diffusion pipeline

限制和偏差

[TODO: provide examples of latent issues and potential remediations]

訓練細節

[TODO: describe the data used to train the model]

📄 許可證

請遵守 此處 和 此處 描述的許可條款。

📋 信息表格