Merge pull request #565 from THUDM/CogVideoX_dev

Cog video x dev

README.md

@@ -320,6 +320,7 @@ works have already been adapted for CogVideoX, and we invite everyone to use the
   maintaining compatibility with open-source community models. The framework has been adapted for CogVideoX.
 + [CogVideoX-Controlnet](https://github.com/TheDenk/cogvideox-controlnet): A simple ControlNet module code that includes the CogVideoX model.
 + [VideoTuna](https://github.com/VideoVerses/VideoTuna): VideoTuna is the first repo that integrates multiple AI video generation models for text-to-video, image-to-video, text-to-image generation.
++ [ConsisID](https://github.com/PKU-YuanGroup/ConsisID): An identity-preserving text-to-video generation model, bases on CogVideoX-5B, which keep the face consistent in the generated video by frequency decomposition.
 
 ## Project Structure
 

README_ja.md

@@ -301,6 +301,7 @@ pipe.vae.enable_tiling()
   Studioは、拡散エンジンです。テキストエンコーダー、UNet、VAEなどを含むアーキテクチャを再構築し、オープンソースコミュニティモデルとの互換性を維持しつつ、計算性能を向上させました。このフレームワークはCogVideoXに適応しています。
 + [CogVideoX-Controlnet](https://github.com/TheDenk/cogvideox-controlnet): CogVideoXモデルを含むシンプルなControlNetモジュールのコード。
 + [VideoTuna](https://github.com/VideoVerses/VideoTuna): VideoTuna は、テキストからビデオ、画像からビデオ、テキストから画像生成のための複数のAIビデオ生成モデルを統合した最初のリポジトリです。
++ [ConsisID](https://github.com/PKU-YuanGroup/ConsisID): 一貫性のある顔を保持するために、周波数分解を使用するCogVideoX-5Bに基づいたアイデンティティ保持型テキストから動画生成モデル。
 
 ## プロジェクト構造
 

README_zh.md

@@ -281,6 +281,7 @@ pipe.vae.enable_tiling()
   等，在保持与开源社区模型兼容性的同时，提升了计算性能。该框架已经适配 CogVideoX。
 + [CogVideoX-Controlnet](https://github.com/TheDenk/cogvideox-controlnet): 一个包含 CogvideoX 模型的简单 Controlnet 模块的代码。
 + [VideoTuna](https://github.com/VideoVerses/VideoTuna)：VideoTuna 是首个集成多种 AI 视频生成模型的仓库，支持文本转视频、图像转视频、文本转图像生成。
++ [ConsisID](https://github.com/PKU-YuanGroup/ConsisID): 一种身份保持的文本到视频生成模型，基于 CogVideoX-5B，通过频率分解在生成的视频中保持面部一致性。
 
 
 ## 完整项目代码结构