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大家好，我是蚝油菜花，今天跟大家分享一下 Magic 1-For-1 这个由北京大学、Hedra Inc. 和 Nvidia 联合推出的高效视频生成模型。
🚀 快速阅读
Magic 1-For-1 是一个高效视频生成模型，能够在短时间内生成高质量的视频片段。
- 核心功能：在短时间内生成高质量视频，支持文本到图像和图像到视频的生成任务。
- 技术原理：通过任务分解、扩散模型蒸馏和多模态输入提升生成效率和质量。
Magic 1-For-1 是什么
Magic 1-For-1 是由北京大学、Hedra Inc. 和 Nvidia 联合推出的一个高效视频生成模型。该模型旨在优化内存消耗和推理延迟，能够快速生成高质量的视频片段。模型将复杂的文本到视频生成任务分解为两个更简单的子任务：文本到图像生成（T2I）和图像到视频生成（I2V），从而简化了生成过程并提高了生成效率。
通过这种方式，Magic 1-For-1 使用扩散步骤蒸馏技术显著加速了模型的收敛速度，并基于多模态输入（结合文本和视觉信息）进一步提升了生成视频的质量和语义一致性。此外，模型还采用了量化技术，将模型大小从32GB压缩到16GB，使其能够在消费级GPU上高效运行。
Magic 1-For-1 的主要功能
- 高效生成：在短时间内生成高质量的视频片段。例如，生成5秒的视频仅需3秒，生成1分钟的视频可在1分钟内完成。
- 高质量视频生成：基于优化扩散步骤和多模态输入，生成的视频在视觉质量、运动连贯性和语义一致性方面表现出色。
- 低资源消耗：基于模型量化技术，将模型的内存占用从32GB降低到16GB，使其能在消费级GPU上高效运行。
- 灵活性强：支持多种输入方式，包括文本到图像生成和图像到视频生成，根据用户需求生成多样化的视频内容。
Magic 1-For-1 的技术原理
- 任务分解：将复杂的文本到视频生成任务分解为两个更简单的子任务：文本到图像生成（T2I）和图像到视频生成（I2V）。简化生成过程，让模型更容易训练和优化。
- 扩散模型与扩散步骤蒸馏：基于扩散模型进行视频生成，用扩散步骤蒸馏（如DMD2算法）减少生成所需的步骤数。
- 多模态输入：结合文本和视觉输入（如参考图像）作为条件信号，增强模型的语义理解和生成能力。让生成的视频能更好地捕捉文本描述和参考图像的语义信息。
- 模型优化与量化：基于模型量化技术（如int8量化）减少模型的内存占用，用优化训练策略（如CFG蒸馏）提高模型的推理效率。
- 滑动窗口技术：在生成长视频时，用滑动窗口技术逐步生成视频片段，在保持高效的同时提升整体视频的质量和连贯性。
如何运行 Magic 1-For-1
1. 环境设置
首先，确保安装了 git-lfs（安装指南）。
推荐使用 conda 来管理项目的依赖项。首先创建一个名为 video-generation 的 conda 环境，并指定 Python 版本：
conda create -n video_infer python=3.9
conda activate video_infer
安装项目依赖项：
pip install -r requirements.txt
2. 下载模型权重
- 创建一个用于存储预训练权重的目录：
mkdir pretrained_weights
- 下载 Magic 1-For-1 模型权重，将
<model_weights_url>替换为实际的下载链接：
wget -O pretrained_weights/magic_1_for_1_weights.pth <model_weights_url>
- 使用 Hugging Face CLI 下载其他组件：
huggingface-cli download tencent/HunyuanVideo --local_dir pretrained_weights --local_dir_use_symlinks False
huggingface-cli download xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1-transformers --local_dir pretrained_weights/text_encoder --local_dir_use_symlinks False
huggingface-cli download openai/clip-vit-large-patch14 --local_dir pretrained_weights/text_encoder_2 --local_dir_use_symlinks False
确保已安装 huggingface-cli（pip install huggingface_hub）。
3. 推理
文本 + 图像到视频（单GPU）
运行以下命令进行文本和图像到视频的生成：
python test_ti2v.py --config configs/test/text_to_video/4_step_ti2v.yaml --quantization False
或者使用提供的脚本：
bash scripts/run_flashatt3.sh
量化
- 安装
optimum-quanto：
pip install optimum-quanto
- 启用量化：
在运行脚本时设置 --quantization True 以启用量化：
python test_ti2v.py --config configs/test/text_to_video/4_step_ti2v.yaml --quantization True
多GPU推理
在多GPU环境下运行推理时，指定GPU数量和ID，并调整配置文件中的 ring_degree 和 ulysses_degree 值以匹配使用的GPU数量。
bash scripts/run_flashatt3.sh test_ti2v.py configs/test/ti2v.yaml 1 0
资源
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