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https://github.com/THUDM/CogVideo.git
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# CogVideoX Diffusers ファインチューニングガイド
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[中国語で読む](./README_zh.md)
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[Read in English](./README.md)
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SATバージョンのファインチューニング手順については、[こちら](../sat/README_zh.md)をご確認ください。このバージョンのデータセットフォーマットは、こちらのバージョンとは異なります。
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## 依存関係のインストール
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関連するコードがまだ `diffusers` の公式リリースに統合されていないため、`diffusers` ブランチを基にファインチューニングを行う必要があります。以下の手順に従って依存関係をインストールしてください：
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```shell
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git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git
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cd diffusers # 現在は Main ブランチ
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pip install -e .
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```
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## データセットの準備
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まず、データセットを準備する必要があります。タスクの種類（T2V または I2V）によって、データセットのフォーマットが少し異なります：
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```
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.
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├── prompts.txt
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├── videos
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├── videos.txt
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├── images # I2Vタスクの場合のみ
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└── images.txt # I2Vタスクの場合のみ
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```
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各ファイルの役割は以下の通りです：
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- `prompts.txt`: プロンプトを格納
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- `videos/`: .mp4 動画ファイルを格納
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- `videos.txt`: `videos/` フォルダ内の動画ファイルリストを格納
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- `images/`: .png 形式の参照画像ファイル（I2Vタスクの場合のみ）
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- `images.txt`: 参照画像ファイルリスト（I2Vタスクの場合のみ）
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サンプルデータセット（T2V）として、[ディズニー スチームボート・ウィリー](https://huggingface.co/datasets/Wild-Heart/Disney-VideoGeneration-Dataset)をダウンロードできます。
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> 動画の最初のフレームを画像として抽出するスクリプトは[こちら](./scripts/extract_images.py)で提供しています。I2Vタスクの場合、このスクリプトを使用して参照画像を生成できます。
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トレーニング中に検証データセットを使用する場合は、トレーニングデータセットと同じフォーマットで検証データセットを提供する必要があります。
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## スクリプトを実行してファインチューニングを開始
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トレーニングを開始する前に、以下の解像度設定に関する要件に注意してください：
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1. フレーム数は8の倍数 **+1** (つまり8N+1)でなければなりません。例えば49、81など。
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2. 推奨される動画の解像度は次の通りです：
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- CogVideoX: 480x720（高さ x 幅）
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- CogVideoX1.5: 768x1360（高さ x 幅）
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3. 解像度が要求される基準に合わないサンプル（動画や画像）については、コード内で自動的にリサイズされます。この処理により、アスペクト比が歪む可能性があり、トレーニング結果に影響を与える可能性があります。解像度については、トレーニング前にサンプルを前処理（例えば、アスペクト比を維持するためにクロップとリサイズを使用）しておくことをお勧めします。
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> **重要な注意**：トレーニング効率を向上させるために、動画はトレーニング前に自動的にエンコードされ、結果がディスクにキャッシュされます。トレーニング後にデータを変更した場合は、`videos/` フォルダ内の `latent` フォルダを削除して、最新のデータが使用されるようにしてください。
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### テキストから動画生成（T2V）のファインチューニング
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```bash
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# accelerate_train_t2v.sh の設定パラメータを変更します
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# 主に変更が必要なパラメータ：
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# --output_dir: 出力先ディレクトリ
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# --data_root: データセットのルートディレクトリ
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# --caption_column: プロンプトファイルのパス
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# --video_column: 動画リストファイルのパス
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# --train_resolution: トレーニング解像度（フレーム数 x 高さ x 幅）
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# その他の重要なパラメータについては、起動スクリプトを参照してください
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bash accelerate_train_t2v.sh
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```
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### 画像から動画生成（I2V）のファインチューニング
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```bash
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# accelerate_train_i2v.sh の設定パラメータを変更します
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# T2Vと同様に変更が必要なパラメータに加えて、以下のパラメータも設定する必要があります：
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# --image_column: 参照画像リストファイルのパス
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# その他の重要なパラメータについては、起動スクリプトを参照してください
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bash accelerate_train_i2v.sh
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```
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## ファインチューニングしたモデルの読み込み
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+ ファインチューニングしたモデルを読み込む方法については、[cli_demo.py](../inference/cli_demo.py)を参照してください。
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## ベストプラクティス
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+ 解像度が `200 x 480 x 720`（フレーム数 x 高さ x 幅）の70本のトレーニング動画を使用しました。データ前処理でフレームスキップを行い、49フレームおよび16フレームの2つの小さなデータセットを作成して実験速度を向上させました。CogVideoXチームの推奨最大フレーム数制限は49フレームです。これらの70本の動画は、10、25、50本の3つのグループに分け、概念的に類似した性質のものです。
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+ 25本以上の動画を使用することで、新しい概念やスタイルのトレーニングが最適です。
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+ `--id_token` で指定できる識別子トークンを使用すると、トレーニング効果がより良くなります。これはDreamboothトレーニングに似ていますが、このトークンを使用しない通常のファインチューニングでも問題なく動作します。
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+ 元のリポジトリでは `lora_alpha` が1に設定されていますが、この値は多くの実行で効果が悪かったため、モデルのバックエンドやトレーニング設定の違いが影響している可能性があります。私たちの推奨は、`lora_alpha` を rank と同じか、`rank // 2` に設定することです。
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+ rank は64以上に設定することをお勧めします。 |