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CogVideoX，开源了！

发布日期：2024-08-06 11:03:33 浏览次数： 2098 来源：GLM大模型

随着大型模型技术的持续发展，视频生成技术正逐步走向成熟。以Sora、Gen-3等闭源视频生成模型为代表的技术，正在重新定义行业的未来格局。然而，截至目前，仍未有一个开源的视频生成模型能够满足商业级应用的要求。

智谱AI秉承“以先进技术，服务全球开发者”的理念，宣布将与「清影」同源的视频生成模型——CogVideoX开源，以期让每一位开发者、每一家企业都能自由地开发属于自己的视频生成模型，从而推动整个行业的快速迭代与创新发展。

CogVideoX开源模型包含多个不同尺寸大小的模型，目前我们将开源CogVideoX-2B，它在FP-16精度下的推理仅需18GB显存，微调则只需要40GB显存，这意味着单张4090显卡即可进行推理，而单张A6000显卡即可完成微调。

CogVideoX-2B的提示词上限为226个token，视频长度为6秒，帧率为8帧/秒，视频分辨率为720*480。我们为视频质量的提升预留了广阔的空间，期待开发者们在提示词优化、视频长度、帧率、分辨率、场景微调以及围绕视频的各类功能开发上贡献开源力量。

性能更强参数量更大的模型正在路上，敬请关注与期待。

代码仓库：https://github.com/THUDM/CogVideo

模型下载：https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX-2b

技术报告：https://github.com/THUDM/CogVideo/blob/main/resources/CogVideoX.pdf

模型

VAE

视频数据因包含空间和时间信息，其数据量和计算负担远超图像数据。为应对此挑战，我们提出了基于3D变分自编码器（3D VAE）的视频压缩方法。3D VAE通过三维卷积同时压缩视频的空间和时间维度，实现了更高的压缩率和更好的重建质量。

模型结构包括编码器、解码器和潜在空间正则化器，通过四个阶段的下采样和上采样实现压缩。时间因果卷积确保了信息的因果性，减少了通信开销。我们采用上下文并行技术以适应大规模视频处理。

实验中，我们发现大分辨率编码易于泛化，而增加帧数则挑战较大。因此，我们分两阶段训练模型：首先在较低帧率和小批量上训练，然后通过上下文并行在更高帧率上进行微调。训练损失函数结合了L2损失、LPIPS感知损失和3D判别器的GAN损失。

专家 Transformer

我们使用VAE的编码器将视频压缩至潜在空间，然后将潜在空间分割成块并展开成长的序列嵌入z_vision。同时，我们使用T5，将文本输入编码为文本嵌入z_text，然后将z_text和z_vision沿序列维度拼接。拼接后的嵌入被送入专家Transformer块堆栈中处理。最后，我们反向拼接嵌入来恢复原始潜在空间形状，并使用VAE进行解码以重建视频。

Data

视频生成模型训练需筛选高质量视频数据，以学习真实世界动态。视频可能因人工编辑或拍摄问题而不准确。我们开发了负面标签来识别和排除低质量视频，如过度编辑、运动不连贯、质量低下、讲座式、文本主导和屏幕噪音视频。通过video-llama训练的过滤器，我们标注并筛选了20,000个视频数据点。同时，计算光流和美学分数，动态调整阈值，确保生成视频的质量。

视频数据通常没有文本描述，需要转换为文本描述以供文本到视频模型训练。现有的视频字幕数据集字幕较短，无法全面描述视频内容。我们提出了一种从图像字幕生成视频字幕的管道，并微调端到端的视频字幕模型以获得更密集的字幕。这种方法通过Panda70M模型生成简短字幕，使用CogView3模型生成密集图像字幕，然后使用GPT-4模型总结生成最终的短视频。我们还微调了一个基于CogVLM2-Video和Llama 3的CogVLM2-Caption模型，使用密集字幕数据进行训练，以加速视频字幕生成过程。

性能

为了评估文本到视频生成的质量，我们使用了VBench中的多个指标，如人类动作、场景、动态程度等。我们还使用了两个额外的视频评估工具：Devil 中的 Dynamic Quality 和 Chrono-Magic 中的 GPT4o-MT Score，这些工具专注于视频的动态特性。如下表所示。

我们已经验证了scaling law在视频生成方面的有效性，未来会在不断 scale up 数据规模和模型规模的同时，探究更具突破式创新的新型模型架构、更高效地压缩视频信息、更充分地融合文本和视频内容。

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