JLNTV_IPD/CogVideo
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zR 2024-08-15 23:20:17 +08:00
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README.md
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@ -22,10 +22,12 @@
## Update and News
- 🔥🔥 **News**: ```2024/8/15```: The `SwissArmyTransformer` dependency in CogVideoX has been upgraded to `0.4.12`. Fine-tuning
- 🔥🔥 **News**: ```2024/8/15```: The `SwissArmyTransformer` dependency in CogVideoX has been upgraded to `0.4.12`.
Fine-tuning
no longer requires installing `SwissArmyTransformer` from source. Additionally, the `Tied VAE` technique has been
applied in the implementation within the `diffusers` library. Please install `diffusers` and `accelerate` libraries
from source. Inference for CogVideoX now requires only 12GB of VRAM.
from source. Inference for CogVideoX now requires only 12GB of VRAM. The inference code needs to be modified. Please
check [cli_demo](inference/cli_demo.py).
- 🔥 **News**: ```2024/8/12```: The CogVideoX paper has been uploaded to arxiv. Feel free to check out
the [paper](https://arxiv.org/abs/2408.06072).
- 🔥 **News**: ```2024/8/7```: CogVideoX has been integrated into `diffusers` version 0.30.0. Inference can now be

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README_ja.md
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@ -21,8 +21,14 @@
</p>
## 更新とニュース
- 🔥🔥 **ニュース**: 2024/8/15: CogVideoX の依存関係である`SwissArmyTransformer`の依存が`0.4.12`にアップグレードされました。これにより、微調整の際に`SwissArmyTransformer`をソースコードからインストールする必要がなくなりました。同時に、`Tied VAE` 技術が `diffusers` ライブラリの実装に適用されました。`diffusers` と `accelerate` ライブラリをソースコードからインストールしてください。CogVdideoX の推論には 12GB の VRAM だけが必要です。
- 🔥 **ニュース**: ```2024/8/12```: CogVideoX 論文がarxivにアップロードされました。ぜひ[論文](https://arxiv.org/abs/2408.06072)をご覧ください。
- 🔥🔥 **ニュース**: 2024/8/15: CogVideoX の依存関係である`SwissArmyTransformer`の依存が`0.4.12`
にアップグレードされました。これにより、微調整の際に`SwissArmyTransformer`
をソースコードからインストールする必要がなくなりました。同時に、`Tied VAE` 技術が `diffusers`
ライブラリの実装に適用されました。`diffusers` と `accelerate` ライブラリをソースコードからインストールしてください。CogVdideoX
の推論には 12GB の VRAM だけが必要です。 推論コードの修正が必要です。[cli_demo](inference/cli_demo.py)をご確認ください。
- 🔥 **ニュース**: ```2024/8/12```: CogVideoX
論文がarxivにアップロードされました。ぜひ[論文](https://arxiv.org/abs/2408.06072)をご覧ください。
- 🔥 **ニュース**: ```2024/8/7```: CogVideoX は `diffusers` バージョン 0.30.0 に統合されました。単一の 3090 GPU
で推論を実行できます。詳細については [コード](inference/cli_demo.py) を参照してください。
- 🔥 **ニュース**: ```2024/8/6```: **CogVideoX-2B** で使用される **3D Causal VAE** もオープンソース化しました。これにより、ビデオをほぼ無損失で再構築できます。

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README_zh.md
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@ -25,7 +25,7 @@
- 🔥🔥 **News**: ```2024/8/15```: CogVideoX 依赖中`SwissArmyTransformer`依赖升级到`0.4.12`,
微调不再需要从源代码安装`SwissArmyTransformer`。同时，`Tied VAE` 技术已经被应用到 `diffusers`
库中的实现，请从源代码安装 `diffusers` 和 `accelerate` 库，推理 CogVdideoX 仅需 12GB显存。
库中的实现，请从源代码安装 `diffusers` 和 `accelerate` 库，推理 CogVdideoX 仅需 12GB显存。推理代码需要修改，请查看 [cli_demo](inference/cli_demo.py)
- 🔥 **News**: ```2024/8/12```: CogVideoX 论文已上传到arxiv，欢迎查看[论文](https://arxiv.org/abs/2408.06072)。
- 🔥 **News**: ```2024/8/7```: CogVideoX 已经合并入 `diffusers`
0.30.0版本，单张3090可以推理，详情请见[代码](inference/cli_demo.py)。