项目简介

Open-Sora项目是一项高效制作高质量视频的工作，明确所有权使用其模型、工具和内容的计划。通过采用开源原则，Open-Sora 不仅实现了先进的视频生成技术的普及，还提供了一个专业且用户界面的方案，简化了视频制作的复杂性。

通过 Open-Sora，我们希望更多的开发者一起探索内容创作领域的创新、创造和遏制。

项目展示

项目地址

https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

新功能

• Open-Sora-v1 已发布。这里提供了模型权重。只需400K视频片段和在单卡H800上训200天（类比稳定视频扩散的152M样本），我们就可以生成2秒的512×512视频。
• ✅ 从图像扩散模型到视频扩散模型的三阶段训练。我们提供每个阶段的权重。
• ✅ 支持训练加速，包括 Transformer 加速、更快的 T5 和 VAE 以及序列任务。在对 64x512x512 视频进行训练时，Open-Sora 可将训练速度提高55%。详细信息请参见训练加速。
• ✅ 我们提供用于数据修复的视频剪辑和字幕工具。有关说明请点击此处，我们的数据收集计划请点击数据集。
• ✅ 我们发现来自VideoGPT的 VQ-VAE 质量较低，因此采用了来自Stability-AI的高质量 VAE。我们还发现使用添加时间维度的采样会导致质量降低。更多讨论，请参阅我们的报告。
• ✅ 我们研究了不同的架构，包括 DiT、Latte 和我们提出的STDiT。我们的 STDiT 在质量和速度之间实现了更好的权衡。更多讨论，请参阅我们的报告。
• ✅ 支持剪辑和 T5 文本调节。
• ✅ 通过将图像视为单帧视频，我们的项目支持在图像和视频（如 ImageNet 和 UCF101）上训练 DiT。更多说明请参见指令解析。
• ✅利用DiT、Latte和PixArt的官方权重支持推理。

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下一步计划【按优先级排序】

• 完成数据处理流程（包括密集光流、美学评分、文本图像相似性、重复数据删除等）。更多信息请参见数据集。[项目进行中]
• 训练视频-VAE。[项目进行中]

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• 支持图像和视频调节。
• 评估流程。
• 加入更好的调度程序，如SD3中的整流流程程序。
• 支持可变长宽比、分辨率和持续时间。
• 发布后支持SD3。

目录

• 安装
• 模型权重
• 推理
• 数据处理
• 训练
• 贡献
• 声明
• 引用

安装

# create a virtual env
conda create -n opensora python=3.10

# install torch
# the command below is for CUDA 12.1, choose install commands from 
# https://pytorch.org/get-started/locally/ based on your own CUDA version
pip3 install torch torchvision

# install flash attention (optional)
pip install packaging ninja
pip install flash-attn --no-build-isolation

# install apex (optional)
pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --no-build-isolation --config-settings "--build-option=--cpp_ext" --config-settings "--build-option=--cuda_ext" git+https://github.com/NVIDIA/apex.git

# install xformers
pip3 install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# install this project
git clone https://github.com/hpcaitech/Open-Sora
cd Open-Sora
pip install -v .

安装完成后，建议阅读结构，了解项目结构以及如何使用配置文件。

模型权重

我们模型的权重部分由PixArt-α初始化。参数数量为724M。有关训练的更多信息，请参阅我们的报告。有关数据集的更多信息，请参阅数据。HQ 表示水平。 :warning:轰炸性：我们的模型是在有限的预算内训练出来的。质量和文本扫描度相对较差。特别是在生成人类时，模型表现很差，无法遵循详细的指令。我们正在努力改进质量和文本扫描。

推理

要使用我们提供的权重进行推理，首先将T5权重下载到
pretrained_models/t5_ckpts/t5-v1_1-xxl中。然后下载模型权重。运行以下命令配置生成样本。请参见此处自定义模型。

# Sample 16x256x256 (5s/sample)
torchrun --standalone --nproc_per_node 1 scripts/inference.py configs/opensora/inference/16x256x256.py --ckpt-path ./path/to/your/ckpt.pth

# Sample 16x512x512 (20s/sample, 100 time steps)
torchrun --standalone --nproc_per_node 1 scripts/inference.py configs/opensora/inference/16x512x512.py --ckpt-path ./path/to/your/ckpt.pth

# Sample 64x512x512 (40s/sample, 100 time steps)
torchrun --standalone --nproc_per_node 1 scripts/inference.py configs/opensora/inference/64x512x512.py --ckpt-path ./path/to/your/ckpt.pth

# Sample 64x512x512 with sequence parallelism (30s/sample, 100 time steps)
# sequence parallelism is enabled automatically when nproc_per_node is larger than 1
torchrun --standalone --nproc_per_node 2 scripts/inference.py configs/opensora/inference/64x512x512.py --ckpt-path ./path/to/your/ckpt.pth

我们在H800 GPU上进行了速度测试。如需使用其他模型进行推理，请参见此处获取更多说明。

数据处理

高质量数据是高质量模型的关键。这里有我们使用过的数据集和数据收集计划。我们提供处理视频数据的工具。目前，我们数据的处理流程包括以下步骤：

1. 下载数据集。[文件]
2. 将视频分割成片段。 [文件]
3. 生成视频字幕。 [文件]

训练

要启动训练，首先T5权重下载到
pretrained_models/t5_ckpts/t5-v1_1-xxl中。然后运行以下命令在单个节点上启动训练。

# 1 GPU, 16x256x256
torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=1 scripts/train.py configs/opensora/train/16x256x512.py --data-path YOUR_CSV_PATH
# 8 GPUs, 64x512x512
torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=8 scripts/train.py configs/opensora/train/64x512x512.py --data-path YOUR_CSV_PATH --ckpt-path YOUR_PRETRAINED_CKPT

要在多个节点上启动训练，请根据ColossalAI准备一个主机文件，并运行以下命令。

colossalai run --nproc_per_node 8 --hostfile hostfile scripts/train.py configs/opensora/train/64x512x512.py --data-path YOUR_CSV_PATH --ckpt-path YOUR_PRETRAINED_CKPT

有关其他模型的训练和高级使用方法，请参阅此处获取更多说明。

贡献

如果您希望为该项目做出贡献，可以参考贡献指南。

声明

• DiT：带有 Transformer 的可扩展扩散模型。
• OpenDiT：DiT 训练的加速。我们采用了有价值的 OpenDiT 训练进度加速策略。
• PixArt：一种基于 DiT 的开源文本到图像模型。
• Latte：尝试有效地训练视频 DiT。
• StabilityAI VAE：强大的图像 VAE 模型。
• CLIP：强大的文本图像嵌入模型。
• T5：强大的文本编码器。
• LLaVA：基于Yi-34B 的强大图像字幕模型。

资讯

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