开放域下的文本到视频合成模型

该模型是基于多阶段文本到视频生成扩散模型的，输入一个描述文本，返回与文本描述相匹配的视频。只支持英文输入。

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模型描述

文本到视频生成扩散模型包括三个子网络：文本特征提取模型、文本特征到视频潜空间扩散模型和视频潜空间到视频视觉空间模型。整个模型参数约为17亿个。目前只支持英文输入。扩散模型采用UNet3D结构，并通过纯高斯噪声视频的迭代去噪过程来实现视频生成。

此模型仅供研究目的使用，请查看模型限制和偏差以及滥用、恶意使用和过度使用等部分。

模型细节

• 开发者： ModelScope
• 模型类型：基于扩散的文本到视频生成模型
• 语言：英文
• 许可证： CC-BY-NC-ND
• 更多信息资源： ModelScope GitHub Repository ， Summary 。
• 引用方式：

使用情况

该模型具有广泛的应用，可以根据任意英文文本描述进行推理和生成视频。

使用方法

首先安装所需的库：

$ pip install diffusers transformers accelerate torch

然后，生成一个视频：

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
from diffusers.utils import export_to_video

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("damo-vilab/text-to-video-ms-1.7b", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16")
pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.enable_model_cpu_offload()

prompt = "Spiderman is surfing"
video_frames = pipe(prompt, num_inference_steps=25).frames
video_path = export_to_video(video_frames)

以下是一些结果：

生成长视频

您可以通过启用注意力和VAE分片以及使用Torch 2.0来优化内存使用。这样您就可以在少于16GB的GPU VRAM上生成长达25秒的视频。

$ pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers transformers accelerate

import torch
from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler
from diffusers.utils import export_to_video

# load pipeline
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("damo-vilab/text-to-video-ms-1.7b", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16")
pipe.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

# optimize for GPU memory
pipe.enable_model_cpu_offload()
pipe.enable_vae_slicing()

# generate
prompt = "Spiderman is surfing. Darth Vader is also surfing and following Spiderman"
video_frames = pipe(prompt, num_inference_steps=25, num_frames=200).frames

# convent to video
video_path = export_to_video(video_frames)

查看结果

上述代码将显示输出视频的保存路径，当前编码格式可以使用 VLC player 播放。

可以使用 VLC media player 查看输出的mp4文件。其他媒体播放器可能无法正常播放。

模型限制和偏差

• 该模型是基于Webvid等公共数据集进行训练的，生成的结果可能与训练数据分布相关的偏差。
• 该模型无法实现完美的影视质量生成。
• 该模型无法生成清晰的文本。
• 该模型主要通过英文语料进行训练，暂时不支持其他语言。
• 该模型在复杂的组合生成任务上的性能需要改进。

滥用、恶意使用和过度使用

• 该模型没有经过训练以逼真地代表人物或事件，因此使用它来生成此类内容超出了该模型的能力范围。
• 禁止生成贬低或对人们及其环境、文化、宗教等有害的内容。
• 禁止生成色情、暴力和血腥的内容。
• 禁止生成错误和虚假信息。

培训数据

训练数据包括 LAION5B 、 ImageNet 、 Webvid 等公共数据集。在预训练后进行图像和视频过滤，如美学评分、水印评分和去重。

（本模型卡片的部分内容来自 here ）

引用

    @InProceedings{VideoFusion,
        author    = {Luo, Zhengxiong and Chen, Dayou and Zhang, Yingya and Huang, Yan and Wang, Liang and Shen, Yujun and Zhao, Deli and Zhou, Jingren and Tan, Tieniu},
        title     = {VideoFusion: Decomposed Diffusion Models for High-Quality Video Generation},
        booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
        month     = {June},
        year      = {2023}
    }