JLNTV_IPD/CogVideo
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torchao

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README.md
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@ -114,6 +114,10 @@ pip install -r requirements.txt
Then follow [diffusers_demo](inference/cli_demo.py): A more detailed explanation of the inference code, mentioning the Then follow [diffusers_demo](inference/cli_demo.py): A more detailed explanation of the inference code, mentioning the
significance of common parameters. significance of common parameters.
For more details on quantized inference, please refer
to [diffusers-torchao](https://github.com/sayakpaul/diffusers-torchao/). A full list of memory and time benchmarks with
various settings on A100 and H100 has been published there.
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### CogVideoX-5B ### CogVideoX-5B

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README_ja.md
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@ -97,6 +97,9 @@ pip install -r requirements.txt
次に [diffusers_demo](inference/cli_demo.py) を参照してください: 推論コードの詳細な説明が含まれており、一般的なパラメータの意味についても言及しています。 次に [diffusers_demo](inference/cli_demo.py) を参照してください: 推論コードの詳細な説明が含まれており、一般的なパラメータの意味についても言及しています。
量子化推論に関する詳細は、[diffusers-torchao](https://github.com/sayakpaul/diffusers-torchao/)
をご覧ください。A100とH100における様々な設定でのメモリおよび時間のベンチマークリストが公開されています。
## Gallery ## Gallery
### CogVideoX-5B ### CogVideoX-5B

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README_zh.md
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@ -93,6 +93,9 @@ pip install -r requirements.txt
查看[diffusers_demo](inference/cli_demo.py)：包含对推理代码更详细的解释，包括各种关键的参数。 查看[diffusers_demo](inference/cli_demo.py)：包含对推理代码更详细的解释，包括各种关键的参数。
关于量化推理的更多细节，请查看[diffusers-torchao](https://github.com/sayakpaul/diffusers-torchao/)
。这里发布了一份完整的内存和时间基准测试列表，涵盖了A100和H100上的各种设置。
## 视频作品 ## 视频作品
### CogVideoX-5B ### CogVideoX-5B