需求人群:
"目标受众为视频处理领域的研究人员和开发者,特别是那些需要处理大型视频扩散模型并寻求提高推理速度和效率的专业人士。FastVideo通过提供高效的视频扩散模型和蒸馏技术,帮助用户在资源有限的情况下实现高性能的视频处理任务。"
使用场景示例:
研究人员使用FastVideo框架对Hunyuan模型进行蒸馏,以提高视频生成的速度和效率。
开发者利用FastVideo提供的FastMochi模型进行视频内容的快速生成和处理。
教育机构使用FastVideo框架进行视频扩散模型的教学和研究,提高学生的学习效率和实验效果。
产品特色:
• 支持FastHunyuan和FastMochi两种视频扩散模型,实现8倍推理速度提升
• 提供基于PCM的视频DiT蒸馏配方
• 支持对Mochi和Hunyuan等最先进的视频DiT模型进行蒸馏、微调和推理
• 支持FSDP、序列并行和选择性激活检查点进行可扩展训练
• 支持使用LoRA、预计算潜在和预计算文本嵌入进行内存高效微调
• 提供预处理数据和预训练模型权重下载,简化用户操作
• 提供对抗性损失的可选脚本,尽管对抗性损失并未观察到显著改进
使用教程:
1. 安装FastVideo:按照GitHub页面上的说明,运行`./env_setup.sh fastvideo`来设置环境。
2. 下载模型权重:使用提供的脚本来下载FastHunyuan或FastMochi的模型权重。
3. 运行推理:根据模型的不同,运行对应的推理脚本,例如`sh scripts/inference/inference_hunyuan.sh`进行FastHunyuan模型的推理。
4. 蒸馏模型:按照文档指示,下载原始模型权重,并使用`bash scripts/distill/distill_mochi.sh`或`bash scripts/distill/distill_hunyuan.sh`进行模型蒸馏。
5. 微调模型:确保数据已准备好并预处理,然后使用`bash scripts/finetune/finetune_mochi.sh`进行Mochi模型的微调。
6. 查看开发计划和更新:定期查看FastVideo的GitHub页面,了解最新的开发计划和代码更新。
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开源框架,加速大型视频扩散模型
FastVideo是一个开源框架,旨在加速大型视频扩散模型。它提供了FastHunyuan和FastMochi两种一致性蒸馏视频扩散模型,实现了8倍推理速度提升。FastVideo基于PCM(Phased-Consistency-Model)提供了首个开放的视频DiT蒸馏配方,支持对最先进的开放视频DiT模型进行蒸馏、微调和推理,包括Mochi和Hunyuan。此外,FastVideo还支持使用FSDP、序列并行和选择性激活检查点进行可扩展训练,以及使用LoRA、预计算潜在和预计算文本嵌入进行内存高效微调。FastVideo的开发正在进行中,技术高度实验性,未来计划包括增加更多蒸馏方法、支持更多模型以及代码更新。
动画创作辅助工具,简化线稿上色流程。
AniDoc是一个自动化线稿上色模型,旨在简化动画制作工作流程并降低劳动成本。该模型利用视频扩散模型的先验知识,通过显式对应机制和注入模块将参考图像的颜色信息对齐到输入草图中,提高颜色准确性。采用两阶段训练策略,减少绘制中间帧的需求。通过二值化草图和数据增强技术,提高训练稳定性。AniDoc在定量和定性结果上均表现出色,为自动线稿视频上色提供了有效的解决方案,提高了动画生产的效率。
高效长序列大型语言模型推理技术
Star-Attention是NVIDIA提出的一种新型块稀疏注意力机制,旨在提高基于Transformer的大型语言模型(LLM)在长序列上的推理效率。该技术通过两个阶段的操作显著提高了推理速度,同时保持了95-100%的准确率。它与大多数基于Transformer的LLM兼容,无需额外训练或微调即可直接使用,并且可以与其他优化方法如Flash Attention和KV缓存压缩技术结合使用,进一步提升性能。
用于角色扮演、检索增强生成和功能调用的小型语言模型
Nemotron-Mini-4B-Instruct 是 NVIDIA 开发的一款小型语言模型,通过蒸馏、剪枝和量化优化,以提高速度和便于在设备上部署。它是从 Nemotron-4 15B 通过 NVIDIA 的大型语言模型压缩技术剪枝和蒸馏得到的 nvidia/Minitron-4B-Base 的微调版本。此指令模型针对角色扮演、检索增强问答(RAG QA)和功能调用进行了优化,支持 4096 个令牌的上下文长度,已准备好用于商业用途。
3D生成模型的创新突破
VFusion3D是一种基于预训练的视频扩散模型构建的可扩展3D生成模型。它解决了3D数据获取困难和数量有限的问题,通过微调视频扩散模型生成大规模合成多视角数据集,训练出能够从单张图像快速生成3D资产的前馈3D生成模型。该模型在用户研究中表现出色,用户超过90%的时间更倾向于选择VFusion3D生成的结果。
3D模型动画生成
Animate3D是一个创新的框架,用于为任何静态3D模型生成动画。它的核心理念包括两个主要部分:1) 提出一种新的多视图视频扩散模型(MV-VDM),该模型基于静态3D对象的多视图渲染,并在我们提供的大规模多视图视频数据集(MV-Video)上进行训练。2) 基于MV-VDM,引入了一个结合重建和4D得分蒸馏采样(4D-SDS)的框架,利用多视图视频扩散先验来为3D对象生成动画。Animate3D通过设计新的时空注意力模块来增强空间和时间一致性,并通过多视图渲染来保持静态3D模型的身份。此外,Animate3D还提出了一个有效的两阶段流程来为3D模型生成动画:首先从生成的多视图视频中直接重建运动,然后通过引入的4D-SDS来细化外观和运动。
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