探索开源多模态视频生成模型：CogVideoX1.5-5B

最新推荐文章于 2025-11-11 03:07:47 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-11 03:07:47 发布 · 1.2k 阅读

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随着人工智能技术的快速发展，多模态学习逐渐成为研究热点之一。多模态学习旨在通过整合不同类型的感知数据（如文本、图像、音频等），以提高机器学习模型的性能和泛化能力。在这一背景下，由智谱AI开发的 CogVideoX1.5-5B 模型应运而生，它是一个强大的多模态视频生成模型，能够根据给定的文字描述生成高质量的视频片段。

模型概述

基本信息

模型名称: CogVideoX1.5-5B
提供者: ZhipuAI
框架: PyTorch
架构: Transformer
许可证: 其他@ZhipuAI
最新更新日期: 2024-11-18

特点

多模态融合: 结合了文本与视觉信息，支持从文字描述生成视频。
高分辨率输出: 支持最高分辨率为1360 * 768的视频生成。
灵活的数据类型支持: 支持BF16、FP16、FP32等多种精度的数据处理。
优化的计算效率: 针对不同的GPU配置提供了详细的内存使用指导，确保模型能够在各种硬件上高效运行。

技术细节

模型结构

CogVideoX1.5-5B 主要由三个部分组成：

文本编码器: 使用预训练的T5编码器对输入文本进行编码。
变换器模型: 负责将文本特征转换为视频帧特征。
VAE解码器: 将视频帧特征解码为实际的视频帧。

运行环境要求

单GPU显存需求: BF16精度下至少需要9GB显存。
多GPU显存需求: BF16精度下建议使用24GB显存的GPU。
推理速度: 在单个NVIDIA A100 GPU上，每步大约需要1秒（5帧视频）；而在H100上则可达到约0.55秒/步。

性能优化技巧

为了进一步提升模型的运行效率，开发者推荐使用以下几种方法：

pipe.enable_sequential_cpu_offload(): 减少GPU内存占用。
pipe.vae.enable_slicing(): 提高VAE解码器的处理速度。
pipe.vae.enable_tiling(): 对于大尺寸图像，使用平铺技术减少内存消耗。

示例代码

以下是使用Python调用CogVideoX1.5-5B模型生成视频的一个简单示例：

import torch
from diffusers import AutoencoderKLCogVideoX, CogVideoXTransformer3DModel, CogVideoXImageToVideoPipeline
from transformers import T5EncoderModel
from torchao.quantization import quantize_, int8_weight_only

# 定义量化策略
quantization = int8_weight_only

# 加载文本编码器并应用量化
text_encoder = T5EncoderModel.from_pretrained("THUDM/CogVideoX1.5-5B", subfolder="text_encoder", torch_dtype=torch.bfloat16)
quantize_(text_encoder, quantization())

# 加载变换器模型并应用量化
transformer = CogVideoXTransformer3DModel.from_pretrained("THUDM/CogVideoX1.5-5B", subfolder="transformer", torch_dtype=torch.bfloat16)
quantize_(transformer, quantization())

# 加载VAE解码器并应用量化
vae = AutoencoderKLCogVideoX.from_pretrained("THUDM/CogVideoX1.5-5B", subfolder="vae", torch_dtype=torch.bfloat16)
quantize_(vae, quantization())

# 创建管道并设置优化选项
pipe = CogVideoXImageToVideoPipeline.from_pretrained(
    "THUDM/CogVideoX1.5-5B",
    text_encoder=text_encoder,
    transformer=transformer,
    vae=vae,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.enable_model_cpu_offload()
pipe.vae.enable_tiling()
pipe.vae.enable_slicing()

# 设置生成参数
prompt = "A little girl is riding a bicycle at high speed. Focused, detailed, realistic."
video = pipe(
    prompt=prompt,
    num_videos_per_prompt=1,
    num_inference_steps=50,
    num_frames=81,
    guidance_scale=6,
    generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).frames[0]

# 导出生成的视频
from diffusers.utils import export_to_video
export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)