FIFO-Diffusion_public

FIFO-Diffusion_public

文本驱动的无限长度视频生成技术

FIFO-Diffusion是一种创新的文本到视频生成技术,无需额外训练即可从文本描述生成无限长度的高质量视频。该项目具有低内存需求(不到10GB VRAM)、支持多GPU并行推理等特点,并可与VideoCrafter2和Open-Sora Plan等先进模型兼容。FIFO-Diffusion为研究人员和开发者提供了探索和创造长时间、连贯视频内容的有力工具。

FIFO-DiffusionAI视频生成文本生成视频无限长视频开源项目Github

FIFO-扩散:无需训练即可从文本生成无限长视频

<div align="center"> <p> 💾 <b> 显存 < 10GB </b> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 🚀 <b> 无限长视频</b> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; ⭐️ <b> 无需微调</b> </p>

<a href="https://arxiv.org/abs/2405.11473"><img src='https://img.shields.io/badge/arXiv-red'></a>       <a href="https://jjihwan.github.io/projects/FIFO-Diffusion"><img src='https://img.shields.io/badge/项目-主页-Green'></a>

</div>

📽️ 在我们的<a href="https://jjihwan.github.io/projects/FIFO-Diffusion">项目页面</a>查看更多视频样例!

<div align="center"> <img src="https://github.com/jjihwan/FIFO-Diffusion_public/assets/63445348/aafafa52-5ddf-4093-9d29-681fe469e447">

"一位宇航员漂浮在太空中,高质量,4K分辨率。",

VideoCrafter2,100帧,320 X 512分辨率

<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/45b2176a-4ae3-4f3c-9711-6996c327967b.gif">

"一只柯基在热带茂宜岛自拍视频。"

Open-Sora Plan,512 X 512分辨率

</div>

新闻 📰

[2024.06.06] 🔥🔥🔥 我们很高兴发布Open-Sora Plan v1.1.0的代码。感谢作者开源这个优秀的基线!

[2024.05.25] 🥳🥳🥳 我们很兴奋地展示FIFO-扩散的官方PyTorch实现。我们正在发布基于VideoCrafter2的代码。

[2024.05.19] 🚀🚀🚀 我们的论文《FIFO-扩散:无需训练即可从文本生成无限视频》已存档。

克隆我们的仓库

git clone git@github.com:jjihwan/FIFO-Diffusion_public.git
cd FIFO-Diffusion_public

☀️ 从<a href="https://github.com/AILab-CVC/VideoCrafter">VideoCrafter</a>开始

1. 环境设置 ⚙️ (推荐python==3.10.14)

python3 -m venv .fifo
source .fifo/bin/activate

pip install -r requirements.txt

2.1 从Hugging Face🤗下载模型

模型分辨率检查点
VideoCrafter2 (文本到视频)320x512Hugging Face

2.2 设置文件结构

按以下结构存储:

cd FIFO-Diffusion_public
    .
    └── videocrafter_models
        └── base_512_v2
            └── model.ckpt      # VideoCrafter2检查点

3.1. 使用VideoCrafter2运行(单GPU)

使用Titan XP需要不到9GB显存

python3 videocrafter_main.py --save_frames

3.2. 使用VideoCrafter2进行分布式并行推理(多GPU)

可能比单GPU推理消耗稍多内存(使用Titan XP需要11GB)。 请注意,我们的并行推理实现可能不是最优的。 欢迎提交拉取请求!🤓

python3 videocrafter_main_mp.py --num_gpus 8 --save_frames

3.3. 多提示生成

即将推出。

☀️ 从<a href="https://github.com/PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan">Open-Sora Plan v1.1.0</a>开始

为简化实现,我们对Open-Sora Plan v1.1.0使用DDPM调度器。 由于Open-Sora Plan推荐使用PNDM调度器,结果可能不会显示最佳性能。 多进程(可并行化推理)和适配PNDM调度器是我们的下一个计划。

1. 环境设置 ⚙️ (推荐python==3.10.14)

cd FIFO-Diffusion_public
git clone git@github.com:PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan.git

python -m venv .sora
source .sora/bin/activate

cd Open-Sora-Plan
pip install -e .

pip install deepspeed

2. 使用Open-Sora Plan v1.1.0运行,65x512x512模型

使用A6000需要约40GB显存。 默认使用n=8

sh scripts/opensora_fifo_65.sh

3. 使用Open-Sora Plan v1.1.0运行,221x512x512模型

使用A6000需要约40GB显存。 默认使用n=4

sh scripts/opensora_fifo_221.sh

4. 使用Open-Sora Plan进行分布式并行推理(进行中)

即将推出。

Star历史

Star历史图表

😆 引用

@article{kim2024fifo,
	title = {FIFO-Diffusion: Generating Infinite Videos from Text without Training},
	author = {Jihwan Kim and Junoh Kang and Jinyoung Choi and Bohyung Han},
	journal = {arXiv preprint arXiv:2405.11473},
	year = {2024},
}

🤓 致谢

我们的代码库基于VideoCrafterOpen-Sora Planzeroscope构建。 感谢作者们分享他们优秀的代码库!

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