Hugging Face's logo

Diffusers documentation

CogVideoX

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

LoRA

CogVideoX

CogVideoX — это большая диффузионная трансформерная модель, доступная в вариантах с 2B и 5B параметрами, предназначенная для генерации более длинных и последовательных видео по текстовому описанию. Модель использует 3D-каузальный вариационный автоэнкодер для более эффективной обработки видеоданных за счет сокращения длины последовательности (и связанных с ней вычислительных затрат при обучении) и предотвращения мерцания в генерируемых видео. «Экспертный» трансформер с адаптивным LayerNorm улучшает согласование текста и видео, а 3D-полное внимание помогает точно передавать движение и время в генерируемых видео.

Все исходные контрольные точки CogVideoX можно найти в коллекции CogVideoX.

Нажмите на модели CogVideoX в правой боковой панели, чтобы увидеть больше примеров других задач генерации видео.

Пример ниже демонстрирует, как сгенерировать видео, оптимизированное по памяти или скорости инференса.

память
скорость инференса

См. руководство Сокращение использования памяти для получения подробной информации о различных техниках экономии памяти.

Квантованная модель CogVideoX 5B, приведённая ниже, требует ~16 ГБ видеопамяти.

import torch
from diffusers import CogVideoXPipeline, AutoModel, TorchAoConfig
from diffusers.quantizers import PipelineQuantizationConfig
from diffusers.hooks import apply_group_offloading
from diffusers.utils import export_to_video
from torchao.quantization import Int8WeightOnlyConfig

# quantize weights to int8 with torchao
pipeline_quant_config = PipelineQuantizationConfig(
  quant_mapping={"transformer": TorchAoConfig(Int8WeightOnlyConfig())}
)

# fp8 layerwise weight-casting
transformer = AutoModel.from_pretrained(
    "THUDM/CogVideoX-5b",
    subfolder="transformer",
    dtype=torch.bfloat16
)
transformer.enable_layerwise_casting(
    storage_dtype=torch.float8_e4m3fn, compute_dtype=torch.bfloat16
)

pipeline = CogVideoXPipeline.from_pretrained(
    "THUDM/CogVideoX-5b",
    transformer=transformer,
    quantization_config=pipeline_quant_config,
    dtype=torch.bfloat16
)
pipeline.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

# model-offloading
pipeline.enable_model_cpu_offload()

prompt = """
A detailed wooden toy ship with intricately carved masts and sails is seen gliding smoothly over a plush, blue carpet that mimics the waves of the sea. 
The ship's hull is painted a rich brown, with tiny windows. The carpet, soft and textured, provides a perfect backdrop, resembling an oceanic expanse. 
Surrounding the ship are various other toys and children's items, hinting at a playful environment. The scene captures the innocence and imagination of childhood, 
with the toy ship's journey symbolizing endless adventures in a whimsical, indoor setting.
"""

video = pipeline(
    prompt=prompt,
    guidance_scale=6,
    num_inference_steps=50
).frames[0]
export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)

Примечания

  • CogVideoX поддерживает LoRA с помощью load_lora_weights().

    Показать пример кода 
    import torch
from diffusers import CogVideoXPipeline
from diffusers.hooks import apply_group_offloading
from diffusers.utils import export_to_video

pipeline = CogVideoXPipeline.from_pretrained(
    "THUDM/CogVideoX-5b",
    dtype=torch.bfloat16
)
pipeline.to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

# load LoRA weights
pipeline.load_lora_weights("finetrainers/CogVideoX-1.5-crush-smol-v0", adapter_name="crush-lora")
pipeline.set_adapters("crush-lora", 0.9)

# model-offloading
pipeline.enable_model_cpu_offload()

prompt = """
PIKA_CRUSH A large metal cylinder is seen pressing down on a pile of Oreo cookies, flattening them as if they were under a hydraulic press.
"""
negative_prompt = "inconsistent motion, blurry motion, worse quality, degenerate outputs, deformed outputs"

video = pipeline(
    prompt=prompt, 
    negative_prompt=negative_prompt, 
    num_frames=81, 
    height=480,
    width=768,
    num_inference_steps=50
).frames[0]
export_to_video(video, "output.mp4", fps=16)

  • Чекпоинты для генерации видео из текста (T2V) работают лучше всего при разрешении 1360x768, так как именно на этом разрешении они были предварительно обучены.

  • Чекпоинты для генерации видео по изображению (I2V) поддерживают несколько разрешений. Ширина может варьироваться от 768 до 1360, но высота должна быть равна 758. И высота, и ширина должны делиться на 16.

  • Обе контрольные точки T2V и I2V лучше всего работают с 81 и 161 кадрами. Рекомендуется экспортировать сгенерированное видео со скоростью 16 fps.

  • См. таблицу ниже, чтобы увидеть использование памяти при включении различных методов экономии памяти.

    методиспользование памяти (включено)использование памяти (отключено)
    enable_model_cpu_offload19 ГБ33 ГБ
    enable_sequential_cpu_offload<4 ГБ~33 ГБ (очень низкая скорость вывода)
    enable_tiling11 ГБ (с enable_model_cpu_offload)---

CogVideoXPipeline

класс diffusers.CogVideoXPipeline

< >

( tokenizer: T5Tokenizertext_encoder: T5EncoderModelvae: AutoencoderKLCogVideoXtransformer: CogVideoXTransformer3DModelscheduler: diffusers.schedulers.scheduling_ddim_cogvideox.CogVideoXDDIMScheduler | diffusers.schedulers.scheduling_dpm_cogvideox.CogVideoXDPMScheduler )

Параметры

  • vae (AutoencoderKL) — Модель вариационного автоэнкодера (VAE) для кодирования и декодирования видео в латентные представления и обратно.
  • text_encoder (T5EncoderModel) — Замороженный текстовый энкодер. CogVideoX использует T5; конкретно вариант t5-v1_1-xxl.
  • tokenizer (T5Tokenizer) — токенизатор класса T5Tokenizer.
  • transformer (CogVideoXTransformer3DModel) — Модель CogVideoXTransformer3DModel, управляемая текстом, для денойзинга закодированных латентных представлений видео.
  • scheduler (SchedulerMixin) — планировщик, используемый в связке с transformer для удаления шума из закодированных латентных представлений видео.

Pipeline для генерации видео из текста с использованием CogVideoX.

Эта модель наследуется от DiffusionPipeline. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех пайплайнов (например, загрузка или сохранение, запуск на конкретном устройстве и т. д.)

__call__

< >

( prompt: str | list[str] | None = Nonenegative_prompt: str | list[str] | None = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_frames: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50timesteps: list[int] | None = Noneguidance_scale: float = 6use_dynamic_cfg: bool = Falsenum_videos_per_prompt: int = 1eta: float = 0.0generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneoutput_type: str = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Union[typing.Callable[[int, int], NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback, diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks, NoneType] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 226 ) → CogVideoXPipelineOutput or tuple

Параметры

  • prompt (str или list[str], необязательный) — Промпт или промпты для управления генерацией изображения. Если не задан, необходимо передать prompt_embeds вместо него.
  • negative_prompt (str or list[str], необязательный) — Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать negative_prompt_embeds. Игнорируется, если не используется направляющее поле (то есть игнорируется, если guidance_scale меньше 1).
  • height (int, необязательный, по умолчанию self.transformer.config.sample_height * self.vae_scale_factor_spatial) — Высота генерируемого изображения в пикселях. По умолчанию установлено значение 480 для достижения наилучших результатов.
  • width (int, необязательный, по умолчанию self.transformer.config.sample_height * self.vae_scale_factor_spatial) — Ширина генерируемого изображения в пикселях. По умолчанию установлено значение 720 для достижения наилучших результатов.
  • num_frames (int, по умолчанию 48) — Количество кадров для генерации. Должно делиться нацело на self.vae_scale_factor_temporal. Сгенерированное видео будет содержать 1 дополнительный кадр, так как CogVideoX использует в качестве условия (num_seconds * fps + 1) кадров, где num_seconds равно 6, а fps равно 8. Однако, поскольку видео можно сохранить с любой частотой кадров, единственным условием, которое должно быть выполнено, является упомянутое выше требование делимости.
  • num_inference_steps (int, необязательный, по умолчанию 50) — Количество шагов денойзинга. Как правило, большее число шагов денойзинга приводит к изображению более высокого качества, но за счёт более медленного вывода.
  • timesteps (list[int], необязательный) — Пользовательские шаги для процесса удаления шума в планировщиках, поддерживающих аргумент timesteps в методе set_timesteps. Если не задан, будет использоваться поведение по умолчанию при передаче num_inference_steps. Значения должны быть в порядке убывания.
  • guidance_scale (float, необязательный, по умолчанию 7.0) — Масштаб руководства, определенный в Classifier-Free Diffusion Guidance. guidance_scale определяется как w из уравнения 2 статьи Imagen Paper. Масштаб руководства включается при установке guidance_scale > 1. Более высокий масштаб руководства способствует генерации изображений, тесно связанных с текстом prompt, обычно за счет снижения качества изображения.
  • use_dynamic_cfg (bool, необязательный, по умолчанию False) — Если True, динамически корректирует масштаб руководства (guidance scale) во время инференса.
  • num_videos_per_prompt (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество видео, генерируемых для каждого промпта.
  • eta (float, необязательный, по умолчанию 0.0) — Соответствует параметру eta (η) из статьи DDIM. Применяется только к DDIMScheduler и игнорируется другими планировщиками.
  • generator (torch.Generator или list[torch.Generator], необязательный) — Один или список генераторов torch для обеспечения детерминированности генерации.
  • latents (torch.FloatTensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные зашумлённые латенты, выбранные из гауссова распределения, которые используются в качестве входных данных для генерации изображений. Позволяет корректировать один и тот же процесс генерации с помощью различных промптов. Если не заданы, тензор латентов будет сгенерирован путём выборки с использованием переданного случайного generator.
  • prompt_embeds (torch.FloatTensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например, для взвешивания промпта. Если не передано, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента prompt.
  • negative_prompt_embeds (torch.FloatTensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например для взвешивания промпта. Если не передано, negative_prompt_embeds будет сгенерировано из входного аргумента negative_prompt.
  • output_type (str, необязательный, по умолчанию "pil") — Формат вывода сгенерированного изображения. Выберите один из вариантов: PIL: PIL.Image.Image или np.array.
  • return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли возвращать объект ~pipelines.stable_diffusion_xl.StableDiffusionXLPipelineOutput вместо простого кортежа.
  • attention_kwargs (dict, необязательный) — Словарь kwargs, который при указании передается в AttentionProcessor, определенный в self.processor в diffusers.models.attention_processor.
  • callback_on_step_end (Callable, необязательный) — Функция, вызываемая в конце каждого шага денойзинга во время инференса. Функция вызывается со следующими аргументами: callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict). callback_kwargs будет содержать список всех тензоров, как указано в callback_on_step_end_tensor_inputs.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (list, необязательный) — Список тензорных входных данных для функции callback_on_step_end. Тензоры, указанные в списке, будут переданы в качестве аргумента callback_kwargs. Вы сможете включать только переменные, перечисленные в атрибуте ._callback_tensor_inputs вашего класса пайплайна.
  • max_sequence_length (int, по умолчанию 226) — Максимальная длина последовательности в закодированном промпте. Должна соответствовать self.transformer.config.max_text_seq_length, иначе это может привести к некачественным результатам.

Возвращает

CogVideoXPipelineOutput или tuple

CogVideoXPipelineOutput, если return_dict равно True, иначе tuple. При возврате кортежа первым элементом является список с сгенерированными изображениями.

Функция, вызываемая при обращении к конвейеру для генерации.

Примеры:

>>> import torch
>>> from diffusers import CogVideoXPipeline
>>> from diffusers.utils import export_to_video

>>> # Models: "THUDM/CogVideoX-2b" or "THUDM/CogVideoX-5b"
>>> pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained("THUDM/CogVideoX-2b", torch_dtype=torch.float16).to("cuda")
>>> prompt = (
...     "A panda, dressed in a small, red jacket and a tiny hat, sits on a wooden stool in a serene bamboo forest. "
...     "The panda's fluffy paws strum a miniature acoustic guitar, producing soft, melodic tunes. Nearby, a few other "
...     "pandas gather, watching curiously and some clapping in rhythm. Sunlight filters through the tall bamboo, "
...     "casting a gentle glow on the scene. The panda's face is expressive, showing concentration and joy as it plays. "
...     "The background includes a small, flowing stream and vibrant green foliage, enhancing the peaceful and magical "
...     "atmosphere of this unique musical performance."
... )
>>> video = pipe(prompt=prompt, guidance_scale=6, num_inference_steps=50).frames[0]
>>> export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]negative_prompt: str | list[str] | None = Nonedo_classifier_free_guidance: bool = Truenum_videos_per_prompt: int = 1prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemax_sequence_length: int = 226device: typing.Optional[torch.device] = Nonedtype: typing.Optional[torch.dtype] = None )

Параметры

  • prompt (str или list[str], необязательный) — промпт для кодирования
  • negative_prompt (str or list[str], необязательный) — Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать negative_prompt_embeds. Игнорируется, если не используется направляющее поле (то есть игнорируется, если guidance_scale меньше 1).
  • do_classifier_free_guidance (bool, необязательный, по умолчанию True) — Использовать ли classifier free guidance.
  • num_videos_per_prompt (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество видео, которое должно быть сгенерировано для каждого промпта. Устройство torch, на котором должны размещаться результирующие эмбеддинги
  • prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например, для взвешивания промпта. Если не передано, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента prompt.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например для взвешивания промпта. Если не передано, negative_prompt_embeds будет сгенерировано из входного аргумента negative_prompt.
  • device — (torch.device, необязательный): устройство torch
  • dtype — (torch.dtype, необязательный): torch dtype

Кодирует промпт в скрытые состояния текстового энкодера.

fuse_qkv_projections

< >

( )

Включает объединённые проекции QKV.

unfuse_qkv_projections

< >

( )

Отключите слияние QKV-проекций, если оно включено.

CogVideoXImageToVideoPipeline

класс diffusers.CogVideoXImageToVideoPipeline

< >

( tokenizer: T5Tokenizertext_encoder: T5EncoderModelvae: AutoencoderKLCogVideoXtransformer: CogVideoXTransformer3DModelscheduler: diffusers.schedulers.scheduling_ddim_cogvideox.CogVideoXDDIMScheduler | diffusers.schedulers.scheduling_dpm_cogvideox.CogVideoXDPMScheduler )

Параметры

  • vae (AutoencoderKL) — Модель вариационного автоэнкодера (VAE) для кодирования и декодирования видео в латентные представления и обратно.
  • text_encoder (T5EncoderModel) — Замороженный текстовый энкодер. CogVideoX использует T5; конкретно вариант t5-v1_1-xxl.
  • tokenizer (T5Tokenizer) — токенизатор класса T5Tokenizer.
  • transformer (CogVideoXTransformer3DModel) — Модель CogVideoXTransformer3DModel, управляемая текстом, для денойзинга закодированных латентных представлений видео.
  • scheduler (SchedulerMixin) — планировщик, используемый в связке с transformer для удаления шума из закодированных латентных представлений видео.

Pipeline для генерации видео из изображений с использованием CogVideoX.

Эта модель наследуется от DiffusionPipeline. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех пайплайнов (например, загрузка или сохранение, запуск на конкретном устройстве и т. д.)

__call__

< >

( image: typing.Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]prompt: str | list[str] | None = Nonenegative_prompt: str | list[str] | None = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_frames: int = 49num_inference_steps: int = 50timesteps: list[int] | None = Noneguidance_scale: float = 6use_dynamic_cfg: bool = Falsenum_videos_per_prompt: int = 1eta: float = 0.0generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneoutput_type: str = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Union[typing.Callable[[int, int], NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback, diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks, NoneType] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 226 ) → CogVideoXPipelineOutput or tuple

Параметры

  • image (PipelineImageInput) — Входное изображение, на основе которого выполняется генерация. Должно быть изображением, списком изображений или torch.Tensor.
  • prompt (str или list[str], необязательный) — Промпт или промпты для управления генерацией изображения. Если не задан, необходимо передать prompt_embeds вместо него.
  • negative_prompt (str or list[str], необязательный) — Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать negative_prompt_embeds. Игнорируется, если не используется направляющее поле (то есть игнорируется, если guidance_scale меньше 1).
  • height (int, необязательный, по умолчанию self.transformer.config.sample_height * self.vae_scale_factor_spatial) — Высота генерируемого изображения в пикселях. По умолчанию установлено значение 480 для достижения наилучших результатов.
  • width (int, необязательный, по умолчанию self.transformer.config.sample_height * self.vae_scale_factor_spatial) — Ширина генерируемого изображения в пикселях. По умолчанию установлено значение 720 для достижения наилучших результатов.
  • num_frames (int, по умолчанию 48) — Количество кадров для генерации. Должно делиться нацело на self.vae_scale_factor_temporal. Сгенерированное видео будет содержать 1 дополнительный кадр, так как CogVideoX использует в качестве условия (num_seconds * fps + 1) кадров, где num_seconds равно 6, а fps равно 8. Однако, поскольку видео можно сохранить с любой частотой кадров, единственным условием, которое должно быть выполнено, является упомянутое выше требование делимости.
  • num_inference_steps (int, необязательный, по умолчанию 50) — Количество шагов денойзинга. Как правило, большее число шагов денойзинга приводит к изображению более высокого качества, но за счёт более медленного вывода.
  • timesteps (list[int], необязательный) — Пользовательские шаги для процесса удаления шума в планировщиках, поддерживающих аргумент timesteps в методе set_timesteps. Если не задан, будет использоваться поведение по умолчанию при передаче num_inference_steps. Значения должны быть в порядке убывания.
  • guidance_scale (float, необязательный, по умолчанию 7.0) — Масштаб руководства, определенный в Classifier-Free Diffusion Guidance. guidance_scale определяется как w из уравнения 2 статьи Imagen Paper. Масштаб руководства включается при установке guidance_scale > 1. Более высокий масштаб руководства способствует генерации изображений, тесно связанных с текстом prompt, обычно за счет снижения качества изображения.
  • use_dynamic_cfg (bool, необязательный, по умолчанию False) — Если True, динамически корректирует масштаб руководства (guidance scale) во время инференса.
  • num_videos_per_prompt (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество видео, генерируемых для каждого промпта.
  • eta (float, необязательный, по умолчанию 0.0) — Соответствует параметру eta (η) из статьи DDIM. Применяется только к DDIMScheduler и игнорируется другими планировщиками.
  • generator (torch.Generator или list[torch.Generator], необязательный) — Один или список генераторов torch для обеспечения детерминированности генерации.
  • latents (torch.FloatTensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные зашумлённые латенты, выбранные из гауссова распределения, которые используются в качестве входных данных для генерации изображений. Позволяет корректировать один и тот же процесс генерации с помощью различных промптов. Если не заданы, тензор латентов будет сгенерирован путём выборки с использованием переданного случайного generator.
  • prompt_embeds (torch.FloatTensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например, для взвешивания промпта. Если не передано, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента prompt.
  • negative_prompt_embeds (torch.FloatTensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например для взвешивания промпта. Если не передано, negative_prompt_embeds будет сгенерировано из входного аргумента negative_prompt.
  • output_type (str, необязательный, по умолчанию "pil") — Формат вывода сгенерированного изображения. Выберите один из вариантов: PIL: PIL.Image.Image или np.array.
  • return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли возвращать объект ~pipelines.stable_diffusion_xl.StableDiffusionXLPipelineOutput вместо простого кортежа.
  • attention_kwargs (dict, необязательный) — Словарь kwargs, который при указании передается в AttentionProcessor, определенный в self.processor в diffusers.models.attention_processor.
  • callback_on_step_end (Callable, необязательный) — Функция, вызываемая в конце каждого шага денойзинга во время инференса. Функция вызывается со следующими аргументами: callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict). callback_kwargs будет содержать список всех тензоров, как указано в callback_on_step_end_tensor_inputs.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (list, необязательный) — Список тензорных входных данных для функции callback_on_step_end. Тензоры, указанные в списке, будут переданы в качестве аргумента callback_kwargs. Вы сможете включать только переменные, перечисленные в атрибуте ._callback_tensor_inputs вашего класса пайплайна.
  • max_sequence_length (int, по умолчанию 226) — Максимальная длина последовательности в закодированном промпте. Должна соответствовать self.transformer.config.max_text_seq_length, иначе это может привести к некачественным результатам.

Возвращает

CogVideoXPipelineOutput или tuple

CogVideoXPipelineOutput, если return_dict равно True, иначе tuple. При возврате кортежа первым элементом является список с сгенерированными изображениями.

Функция, вызываемая при обращении к конвейеру для генерации.

Примеры:

>>> import torch
>>> from diffusers import CogVideoXImageToVideoPipeline
>>> from diffusers.utils import export_to_video, load_image

>>> pipe = CogVideoXImageToVideoPipeline.from_pretrained("THUDM/CogVideoX-5b-I2V", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")

>>> prompt = "An astronaut hatching from an egg, on the surface of the moon, the darkness and depth of space realised in the background. High quality, ultrarealistic detail and breath-taking movie-like camera shot."
>>> image = load_image(
...     "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/astronaut.jpg"
... )
>>> video = pipe(image, prompt, use_dynamic_cfg=True)
>>> export_to_video(video.frames[0], "output.mp4", fps=8)

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]negative_prompt: str | list[str] | None = Nonedo_classifier_free_guidance: bool = Truenum_videos_per_prompt: int = 1prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemax_sequence_length: int = 226device: typing.Optional[torch.device] = Nonedtype: typing.Optional[torch.dtype] = None )

Параметры

  • prompt (str или list[str], необязательный) — промпт для кодирования
  • negative_prompt (str or list[str], необязательный) — Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать negative_prompt_embeds. Игнорируется, если не используется направляющее поле (то есть игнорируется, если guidance_scale меньше 1).
  • do_classifier_free_guidance (bool, необязательный, по умолчанию True) — Использовать ли classifier free guidance.
  • num_videos_per_prompt (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество видео, которое должно быть сгенерировано для каждого промпта. Устройство torch, на котором должны размещаться результирующие эмбеддинги
  • prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например, для взвешивания промпта. Если не передано, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента prompt.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например для взвешивания промпта. Если не передано, negative_prompt_embeds будет сгенерировано из входного аргумента negative_prompt.
  • device — (torch.device, необязательный): устройство torch
  • dtype — (torch.dtype, необязательный): torch dtype

Кодирует промпт в скрытые состояния текстового энкодера.

fuse_qkv_projections

< >

( )

Включает объединённые проекции QKV.

unfuse_qkv_projections

< >

( )

Отключите слияние QKV-проекций, если оно включено.

CogVideoXVideoToVideoPipeline

класс diffusers.CogVideoXVideoToVideoPipeline

< >

( tokenizer: T5Tokenizertext_encoder: T5EncoderModelvae: AutoencoderKLCogVideoXtransformer: CogVideoXTransformer3DModelscheduler: diffusers.schedulers.scheduling_ddim_cogvideox.CogVideoXDDIMScheduler | diffusers.schedulers.scheduling_dpm_cogvideox.CogVideoXDPMScheduler )

Параметры

  • vae (AutoencoderKL) — Модель вариационного автоэнкодера (VAE) для кодирования и декодирования видео в латентные представления и обратно.
  • text_encoder (T5EncoderModel) — Замороженный текстовый энкодер. CogVideoX использует T5; конкретно вариант t5-v1_1-xxl.
  • tokenizer (T5Tokenizer) — токенизатор класса T5Tokenizer.
  • transformer (CogVideoXTransformer3DModel) — Модель CogVideoXTransformer3DModel, управляемая текстом, для денойзинга закодированных латентных представлений видео.
  • scheduler (SchedulerMixin) — планировщик, используемый в связке с transformer для удаления шума из закодированных латентных представлений видео.

Pipeline для генерации видео из видео с использованием CogVideoX.

Эта модель наследуется от DiffusionPipeline. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех пайплайнов (например, загрузка или сохранение, запуск на конкретном устройстве и т. д.)

__call__

< >

( video: list = Noneprompt: str | list[str] | None = Nonenegative_prompt: str | list[str] | None = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50timesteps: list[int] | None = Nonestrength: float = 0.8guidance_scale: float = 6use_dynamic_cfg: bool = Falsenum_videos_per_prompt: int = 1eta: float = 0.0generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneoutput_type: str = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Union[typing.Callable[[int, int], NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback, diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks, NoneType] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 226 ) → CogVideoXPipelineOutput or tuple

Параметры

  • video (list[PIL.Image.Image]) — Входное видео, на основе которого выполняется генерация. Должно быть списком изображений/кадров видео.
  • prompt (str или list[str], необязательный) — Промпт или промпты для управления генерацией изображения. Если не задан, необходимо передать prompt_embeds вместо него.
  • negative_prompt (str or list[str], необязательный) — Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать negative_prompt_embeds. Игнорируется, если не используется направляющее поле (то есть игнорируется, если guidance_scale меньше 1).
  • height (int, необязательный, по умолчанию self.transformer.config.sample_height * self.vae_scale_factor_spatial) — Высота генерируемого изображения в пикселях. По умолчанию установлено значение 480 для достижения наилучших результатов.
  • width (int, необязательный, по умолчанию self.transformer.config.sample_height * self.vae_scale_factor_spatial) — Ширина генерируемого изображения в пикселях. По умолчанию установлено значение 720 для достижения наилучших результатов.
  • num_inference_steps (int, необязательный, по умолчанию 50) — Количество шагов денойзинга. Как правило, большее число шагов денойзинга приводит к изображению более высокого качества, но за счёт более медленного вывода.
  • timesteps (list[int], необязательный) — Пользовательские шаги для процесса удаления шума в планировщиках, поддерживающих аргумент timesteps в методе set_timesteps. Если не задан, будет использоваться поведение по умолчанию при передаче num_inference_steps. Значения должны быть в порядке убывания.
  • strength (float, необязательный, по умолчанию 0.8) — Чем выше значение strength, тем больше различий между исходным и сгенерированным видео.
  • guidance_scale (float, необязательный, по умолчанию 7.0) — Масштаб руководства, определенный в Classifier-Free Diffusion Guidance. guidance_scale определяется как w из уравнения 2 статьи Imagen Paper. Масштаб руководства включается при установке guidance_scale > 1. Более высокий масштаб руководства способствует генерации изображений, тесно связанных с текстом prompt, обычно за счет снижения качества изображения.
  • use_dynamic_cfg (bool, необязательный, по умолчанию False) — Если True, динамически корректирует масштаб руководства (guidance scale) во время инференса.
  • num_videos_per_prompt (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество видео, генерируемых для каждого промпта.
  • eta (float, необязательный, по умолчанию 0.0) — Соответствует параметру eta (η) из статьи DDIM. Применяется только к DDIMScheduler и игнорируется другими планировщиками.
  • generator (torch.Generator или list[torch.Generator], необязательный) — Один или список генераторов torch для обеспечения детерминированности генерации.
  • latents (torch.FloatTensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные зашумлённые латенты, выбранные из гауссова распределения, которые используются в качестве входных данных для генерации изображений. Позволяет корректировать один и тот же процесс генерации с помощью различных промптов. Если не заданы, тензор латентов будет сгенерирован путём выборки с использованием переданного случайного generator.
  • prompt_embeds (torch.FloatTensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например, для взвешивания промпта. Если не передано, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента prompt.
  • negative_prompt_embeds (torch.FloatTensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например для взвешивания промпта. Если не передано, negative_prompt_embeds будет сгенерировано из входного аргумента negative_prompt.
  • output_type (str, необязательный, по умолчанию "pil") — Формат вывода сгенерированного изображения. Выберите один из вариантов: PIL: PIL.Image.Image или np.array.
  • return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли возвращать объект ~pipelines.stable_diffusion_xl.StableDiffusionXLPipelineOutput вместо простого кортежа.
  • attention_kwargs (dict, необязательный) — Словарь kwargs, который при указании передается в AttentionProcessor, определенный в self.processor в diffusers.models.attention_processor.
  • callback_on_step_end (Callable, необязательный) — Функция, вызываемая в конце каждого шага денойзинга во время инференса. Функция вызывается со следующими аргументами: callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict). callback_kwargs будет содержать список всех тензоров, как указано в callback_on_step_end_tensor_inputs.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (list, необязательный) — Список тензорных входных данных для функции callback_on_step_end. Тензоры, указанные в списке, будут переданы в качестве аргумента callback_kwargs. Вы сможете включать только переменные, перечисленные в атрибуте ._callback_tensor_inputs вашего класса пайплайна.
  • max_sequence_length (int, по умолчанию 226) — Максимальная длина последовательности в закодированном промпте. Должна соответствовать self.transformer.config.max_text_seq_length, иначе это может привести к некачественным результатам.

Возвращает

CogVideoXPipelineOutput или tuple

CogVideoXPipelineOutput, если return_dict равно True, иначе tuple. При возврате кортежа первым элементом является список с сгенерированными изображениями.

Функция, вызываемая при обращении к конвейеру для генерации.

Примеры:

>>> import torch
>>> from diffusers import CogVideoXDPMScheduler, CogVideoXVideoToVideoPipeline
>>> from diffusers.utils import export_to_video, load_video

>>> # Models: "THUDM/CogVideoX-2b" or "THUDM/CogVideoX-5b"
>>> pipe = CogVideoXVideoToVideoPipeline.from_pretrained("THUDM/CogVideoX-5b", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.to("cuda")
>>> pipe.scheduler = CogVideoXDPMScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

>>> input_video = load_video(
...     "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/hiker.mp4"
... )
>>> prompt = (
...     "An astronaut stands triumphantly at the peak of a towering mountain. Panorama of rugged peaks and "
...     "valleys. Very futuristic vibe and animated aesthetic. Highlights of purple and golden colors in "
...     "the scene. The sky is looks like an animated/cartoonish dream of galaxies, nebulae, stars, planets, "
...     "moons, but the remainder of the scene is mostly realistic."
... )

>>> video = pipe(
...     video=input_video, prompt=prompt, strength=0.8, guidance_scale=6, num_inference_steps=50
... ).frames[0]
>>> export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]negative_prompt: str | list[str] | None = Nonedo_classifier_free_guidance: bool = Truenum_videos_per_prompt: int = 1prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemax_sequence_length: int = 226device: typing.Optional[torch.device] = Nonedtype: typing.Optional[torch.dtype] = None )

Параметры

  • prompt (str или list[str], необязательный) — промпт для кодирования
  • negative_prompt (str or list[str], необязательный) — Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать negative_prompt_embeds. Игнорируется, если не используется направляющее поле (то есть игнорируется, если guidance_scale меньше 1).
  • do_classifier_free_guidance (bool, необязательный, по умолчанию True) — Использовать ли classifier free guidance.
  • num_videos_per_prompt (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество видео, которое должно быть сгенерировано для каждого промпта. Устройство torch, на котором должны размещаться результирующие эмбеддинги
  • prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например, для взвешивания промпта. Если не передано, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента prompt.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например для взвешивания промпта. Если не передано, negative_prompt_embeds будет сгенерировано из входного аргумента negative_prompt.
  • device — (torch.device, необязательный): устройство torch
  • dtype — (torch.dtype, необязательный): torch dtype

Кодирует промпт в скрытые состояния текстового энкодера.

fuse_qkv_projections

< >

( )

Включает объединённые проекции QKV.

unfuse_qkv_projections

< >

( )

Отключите слияние QKV-проекций, если оно включено.

CogVideoXFunControlPipeline

класс diffusers.CogVideoXFunControlPipeline

< >

( tokenizer: T5Tokenizertext_encoder: T5EncoderModelvae: AutoencoderKLCogVideoXtransformer: CogVideoXTransformer3DModelscheduler: KarrasDiffusionSchedulers )

Параметры

  • vae (AutoencoderKL) — Модель вариационного автоэнкодера (VAE) для кодирования и декодирования видео в латентные представления и обратно.
  • text_encoder (T5EncoderModel) — Замороженный текстовый энкодер. CogVideoX использует T5; конкретно вариант t5-v1_1-xxl.
  • tokenizer (T5Tokenizer) — токенизатор класса T5Tokenizer.
  • transformer (CogVideoXTransformer3DModel) — Модель CogVideoXTransformer3DModel, управляемая текстом, для денойзинга закодированных латентных представлений видео.
  • scheduler (SchedulerMixin) — планировщик, используемый в связке с transformer для удаления шума из закодированных латентных представлений видео.

Пайплайн для контролируемого генерирования видео из текста с использованием CogVideoX Fun.

Эта модель наследуется от DiffusionPipeline. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех пайплайнов (например, загрузка или сохранение, запуск на конкретном устройстве и т. д.)

__call__

< >

( prompt: str | list[str] | None = Nonenegative_prompt: str | list[str] | None = Nonecontrol_video: list[PIL.Image.Image] | None = Noneheight: int | None = Nonewidth: int | None = Nonenum_inference_steps: int = 50timesteps: list[int] | None = Noneguidance_scale: float = 6use_dynamic_cfg: bool = Falsenum_videos_per_prompt: int = 1eta: float = 0.0generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = Nonelatents: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonecontrol_video_latents: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneprompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_type: str = 'pil'return_dict: bool = Trueattention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecallback_on_step_end: typing.Union[typing.Callable[[int, int], NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback, diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks, NoneType] = Nonecallback_on_step_end_tensor_inputs: list = ['latents']max_sequence_length: int = 226 ) → CogVideoXPipelineOutput or tuple

Параметры

  • prompt (str или list[str], необязательный) — Промпт или промпты для управления генерацией изображения. Если не задан, необходимо передать prompt_embeds вместо него.
  • negative_prompt (str or list[str], необязательный) — Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать negative_prompt_embeds. Игнорируется, если не используется направляющее поле (то есть игнорируется, если guidance_scale меньше 1).
  • control_video (list[PIL.Image.Image]) — Управляющее видео, на основе которого выполняется генерация. Должно быть списком изображений/кадров видео. Если не указано, необходимо указать control_video_latents.
  • height (int, необязательный, по умолчанию self.transformer.config.sample_height * self.vae_scale_factor_spatial) — Высота генерируемого изображения в пикселях. По умолчанию установлено значение 480 для достижения наилучших результатов.
  • width (int, необязательный, по умолчанию self.transformer.config.sample_height * self.vae_scale_factor_spatial) — Ширина генерируемого изображения в пикселях. По умолчанию установлено значение 720 для достижения наилучших результатов.
  • num_inference_steps (int, необязательный, по умолчанию 50) — Количество шагов денойзинга. Как правило, большее число шагов денойзинга приводит к изображению более высокого качества, но за счёт более медленного вывода.
  • timesteps (list[int], необязательный) — Пользовательские шаги для процесса удаления шума в планировщиках, поддерживающих аргумент timesteps в методе set_timesteps. Если не задан, будет использоваться поведение по умолчанию при передаче num_inference_steps. Значения должны быть в порядке убывания.
  • guidance_scale (float, необязательный, по умолчанию 6.0) — Масштаб руководства, как определено в Classifier-Free Diffusion Guidance. guidance_scale определяется как w из уравнения 2 статьи Imagen Paper. Масштаб руководства включается при установке guidance_scale > 1. Более высокий масштаб руководства способствует генерации изображений, тесно связанных с текстом prompt, обычно за счёт снижения качества изображения.
  • use_dynamic_cfg (bool, необязательный, по умолчанию False) — Если True, динамически корректирует масштаб руководства (guidance scale) во время инференса.
  • num_videos_per_prompt (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество видео, генерируемых для каждого промпта.
  • eta (float, необязательный, по умолчанию 0.0) — Соответствует параметру eta (η) из статьи DDIM. Применяется только к DDIMScheduler и игнорируется другими планировщиками.
  • generator (torch.Generator или list[torch.Generator], необязательный) — Один или список генераторов torch для обеспечения детерминированности генерации.
  • latents (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные зашумлённые латенты, выбранные из гауссова распределения, которые используются в качестве входных данных для генерации видео. Позволяет корректировать один и тот же процесс генерации с помощью различных промптов. Если не заданы, тензор латентов будет сгенерирован путём выборки с использованием переданного случайного generator.
  • control_video_latents (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные контрольные латенты, выбранные из гауссова распределения, которые используются в качестве входных данных для управляемой генерации видео. Если не указаны, необходимо предоставить control_video.
  • prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например, для взвешивания промпта. Если не передано, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента prompt.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например для взвешивания промпта. Если не передано, negative_prompt_embeds будет сгенерировано из входного аргумента negative_prompt.
  • output_type (str, необязательный, по умолчанию "pil") — Формат вывода сгенерированного изображения. Выберите один из вариантов: PIL: PIL.Image.Image или np.array.
  • return_dict (bool, необязательный, по умолчанию True) — Определяет, следует ли возвращать объект ~pipelines.stable_diffusion_xl.StableDiffusionXLPipelineOutput вместо простого кортежа.
  • attention_kwargs (dict, необязательный) — Словарь kwargs, который при указании передается в AttentionProcessor, определенный в self.processor в diffusers.models.attention_processor.
  • callback_on_step_end (Callable, необязательный) — Функция, вызываемая в конце каждого шага денойзинга во время инференса. Функция вызывается со следующими аргументами: callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict). callback_kwargs будет содержать список всех тензоров, как указано в callback_on_step_end_tensor_inputs.
  • callback_on_step_end_tensor_inputs (list, необязательный) — Список тензорных входных данных для функции callback_on_step_end. Тензоры, указанные в списке, будут переданы в качестве аргумента callback_kwargs. Вы сможете включать только переменные, перечисленные в атрибуте ._callback_tensor_inputs вашего класса пайплайна.
  • max_sequence_length (int, по умолчанию 226) — Максимальная длина последовательности в закодированном промпте. Должна соответствовать self.transformer.config.max_text_seq_length, иначе это может привести к некачественным результатам.

Возвращает

CogVideoXPipelineOutput или tuple

CogVideoXPipelineOutput, если return_dict равно True, иначе tuple. При возврате кортежа первым элементом является список с сгенерированными изображениями.

Функция, вызываемая при обращении к конвейеру для генерации.

Примеры:

>>> import torch
>>> from diffusers import CogVideoXFunControlPipeline, DDIMScheduler
>>> from diffusers.utils import export_to_video, load_video

>>> pipe = CogVideoXFunControlPipeline.from_pretrained(
...     "alibaba-pai/CogVideoX-Fun-V1.1-5b-Pose", torch_dtype=torch.bfloat16
... )
>>> pipe.scheduler = DDIMScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
>>> pipe.to("cuda")

>>> control_video = load_video(
...     "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/hiker.mp4"
... )
>>> prompt = (
...     "An astronaut stands triumphantly at the peak of a towering mountain. Panorama of rugged peaks and "
...     "valleys. Very futuristic vibe and animated aesthetic. Highlights of purple and golden colors in "
...     "the scene. The sky is looks like an animated/cartoonish dream of galaxies, nebulae, stars, planets, "
...     "moons, but the remainder of the scene is mostly realistic."
... )

>>> video = pipe(prompt=prompt, control_video=control_video).frames[0]
>>> export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)

encode_prompt

< >

( prompt: str | list[str]negative_prompt: str | list[str] | None = Nonedo_classifier_free_guidance: bool = Truenum_videos_per_prompt: int = 1prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonenegative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemax_sequence_length: int = 226device: typing.Optional[torch.device] = Nonedtype: typing.Optional[torch.dtype] = None )

Параметры

  • prompt (str или list[str], необязательный) — промпт для кодирования
  • negative_prompt (str or list[str], необязательный) — Промпт или промпты, которые не должны направлять генерацию изображения. Если не задан, необходимо передать negative_prompt_embeds. Игнорируется, если не используется направляющее поле (то есть игнорируется, если guidance_scale меньше 1).
  • do_classifier_free_guidance (bool, необязательный, по умолчанию True) — Использовать ли classifier free guidance.
  • num_videos_per_prompt (int, необязательный, по умолчанию 1) — Количество видео, которое должно быть сгенерировано для каждого промпта. Устройство torch, на котором должны размещаться результирующие эмбеддинги
  • prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например, для взвешивания промпта. Если не передано, текстовые эмбеддинги будут сгенерированы из входного аргумента prompt.
  • negative_prompt_embeds (torch.Tensor, необязательный) — Предварительно сгенерированные отрицательные текстовые эмбеддинги. Можно использовать для простой настройки текстовых входных данных, например для взвешивания промпта. Если не передано, negative_prompt_embeds будет сгенерировано из входного аргумента negative_prompt.
  • device — (torch.device, необязательный): устройство torch
  • dtype — (torch.dtype, необязательный): torch dtype

Кодирует промпт в скрытые состояния текстового энкодера.

fuse_qkv_projections

< >

( )

Включает объединённые проекции QKV.

unfuse_qkv_projections

< >

( )

Отключите слияние QKV-проекций, если оно включено.

CogVideoXPipelineOutput

класс diffusers.pipelines.cogvideo.pipeline_output.CogVideoXPipelineOutput

< >

( frames: Tensor )

Параметры

  • frames (torch.Tensor, np.ndarray или list[list[PIL.Image.Image]]) — список видеовыходов. Может быть вложенным списком длины batch_size, где каждый под-список содержит последовательности денойзированных изображений PIL длины num_frames. Также может быть массивом NumPy или тензором Torch с формой (batch_size, num_frames, channels, height, width).

Класс вывода для пайплайнов CogVideo.

Update on GitHub

←ChronoEdit ConsisID→