人工智能大語言模型應(yīng)用教程模塊7文生視頻大模型應(yīng)用學(xué)習(xí)

目標(biāo)

了解文生視頻大模型的基本情況；

理解文生視頻大模型的基本原理；

能夠安裝與使用文生視頻大模型Allegro；

能夠安裝與使用文生視頻大模型CogVideoX；

培養(yǎng)良好的道德品質(zhì)和職業(yè)素養(yǎng)，不進(jìn)行違背道德倫理的應(yīng)用測試和開發(fā)；

培養(yǎng)嚴(yán)謹(jǐn)認(rèn)真的工作態(tài)度，養(yǎng)成規(guī)范操作的習(xí)慣。7.2文生視頻大模型應(yīng)用設(shè)計目標(biāo)開發(fā)環(huán)境原理學(xué)習(xí)實驗步驟7.37.47.17.1設(shè)計目標(biāo)多模態(tài)結(jié)合不同類型的信息源進(jìn)行理解和處理的一種技術(shù)和研究領(lǐng)域，通過整合來自不同模態(tài)的信息，能夠更好地理解和生成復(fù)雜的內(nèi)容，具有更加智能和豐富的交互能力AllegroCogVideoX設(shè)計目標(biāo)文生視頻模型7.2開發(fā)環(huán)境開發(fā)環(huán)境硬件：服務(wù)器、推理卡（NVIDIA16G顯存以上）軟件：Python、大語言模型Allegro和CogVideoX-2b開發(fā)環(huán)境7.3原理學(xué)習(xí)文生視頻簡介文生視頻模型是一種采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來生成視頻的模型，通過大量的文本數(shù)據(jù)和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而學(xué)習(xí)文本與視頻之間的映射關(guān)系核心是一個高度復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等多種組件。這些網(wǎng)絡(luò)通過多層的卷積、池化和全連接操作，將文本提示轉(zhuǎn)換為一系列視頻幀。在生成視頻內(nèi)容的過程中，文生視頻模型會從輸入的文本提示詞中識別出關(guān)鍵信息和相關(guān)的語義信息，從而生成相應(yīng)的視頻幀，該模型依據(jù)關(guān)鍵信息的語義選擇場景、設(shè)計人物和進(jìn)行場景合成等操作，以產(chǎn)生與文本描述基本一致的視頻文件。原理學(xué)習(xí)Allegro介紹Allegro是一款功能強大的文本轉(zhuǎn)視頻模型，可通過簡單的文本輸入以15FPS和720p的分辨率生成6秒的高質(zhì)量視頻此質(zhì)量級別允許高效創(chuàng)建各種電影主題，從人物的詳細(xì)特寫、在各種設(shè)置中行動的動物，以及根據(jù)文本描述可以想象的幾乎任何場景Allegro可以采用CPUOffload將激活和非活動權(quán)重從GPU卸載到CPU來降低GPU的峰值內(nèi)存使用量技術(shù)以及模型量化技術(shù)，只需要9.3G的GPU內(nèi)存就可以生成視頻，大大降低了實踐文生視頻所需算力資源原理學(xué)習(xí)CogVideoX介紹CogVideoX是清華大學(xué)研制的一種基于DiffusionTransformer的大規(guī)模文本轉(zhuǎn)視頻生成模型，可以生成10秒的連續(xù)視頻，與文本提示對齊，幀率為16fps，分辨率為768*1360像素使用了一種3D變分自動編碼器（VAE）來沿空間和時間維度壓縮視頻，以提高壓縮率和視頻保真度為了提高文本——視頻對齊，提出了一個帶有專家自適應(yīng)LayerNorm的Transformer，以促進(jìn)兩種模態(tài)之間的深度融合通過采用漸進(jìn)式訓(xùn)練和多分辨率幀包技術(shù)，

擅長制作連貫、長時間、不同形狀的視頻原理學(xué)習(xí)7.4實驗步驟實驗步驟Allegro安裝與應(yīng)用：

下載源碼gitclone/rhymes-ai/AllegrocdAllegrogitcheckout4520ae2建立虛擬環(huán)境condacreate-nAllegropython==3.10.9-ycondaactivateAllegro下載模型wget/model_download.pypythonmodel_download.py--e--repo_idrhymes-ai/Allegro\--tokenYPY8KHDQ2NAHQ2SG運行測試程序?qū)嶒灢襟EAllegro安裝與應(yīng)用：

實驗步驟CogVideoX安裝與應(yīng)用：

準(zhǔn)備文件mkdirCogVideoXcdCogVideoXtorch==2.4.1diffusers==0.30.1transformers==4.44.0accelerate==0.33.0imageio-ffmpeg==0.5.1SentencePiece==0.2.0opencv-python==4建立虛擬環(huán)境condacreate-nCogVideoXpython==3.10.9-ycondaactivateCogVideoXpipinstall-rrequirements.txt\-i/pypi/simple建立虛擬環(huán)境wget/model_download.pypythonmodel_download.py--e--repo_idTHUDM/CogVideoX-2b\--to