Genmoai-smol:专为单 GPU 优化的开源 AI 视频生成模型,低显存生成高质量视频
❤️ 如果你也关注大模型与 AI 的发展现状,且对大模型应用开发非常感兴趣,我会快速跟你分享最新的感兴趣的 AI 应用和热点信息,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!
🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦
🚀 快速阅读
- Genmoai-smol 是一个优化过的视频生成模型,能在单个 GPU 上运行,并减少显存占用。
- 该模型支持通过 Gradio UI 或命令行界面生成视频,具有高保真度的运动和强大的提示遵循能力。
- 项目开源,提供了详细的安装和运行教程,适合在显存有限的设备上进行视频创作。
正文(附运行示例)
Genmoai-smol 是什么
Genmoai-smol 是 Genmoai 的 txt2video 模型 的一个优化分支,专为在单个 GPU 节点上运行而设计,减少了显存占用。它能够在只有 24GB 显存的 GPU 上生成高质量的视频内容,适合资源受限的环境使用。模型通过高保真度的运动和强大的提示遵循能力,缩小了开放和封闭视频生成系统之间的差距。
Genmoai-smol 的主要功能
- 视频生成:将文本描述转换为视频内容。
- 高保真度运动:生成自然流畅的视频内容。
- 强大的提示遵循能力:理解并遵循用户的文本提示。
- 优化显存占用:通过技术手段减少显存使用,适合单 GPU 设备。
- 用户界面:提供 Gradio UI 和命令行界面两种操作方式。
Genmoai-smol 的技术原理
- 深度学习模型:基于生成对抗网络(GANs)或变分自编码器(VAEs)等深度学习技术生成视频内容。
- 文本到视频的转换:通过自然语言处理(NLP)技术理解文本提示,生成对应的视频内容。
- 显存优化:通过将部分模型移回 CPU 和使用 bfloat16 数据类型等手段优化显存使用。
- 多步骤推理:推理步骤不改变显存使用,但生成视频的时间随步骤增加而增加。
- 系统资源管理:需要大量系统 RAM(约 64GB)来保证流畅的视频生成过程。
如何运行 Genmoai-smol
安装步骤
- 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/victorchall/genmoai-smol
cd models
- 安装
uv
工具并创建虚拟环境:
pip install uv
uv venv .venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .
- 下载模型权重(可以从 Hugging Face 下载或使用磁力链接)。
运行 Gradio UI
启动 Gradio UI:
python3 -m mochi_preview.gradio_ui --model_dir "<path_to_downloaded_directory>"
命令行生成视频
使用命令行直接生成视频:
python3 -m mochi_preview.infer --prompt "A hand with delicate fingers picks up a bright yellow lemon from a wooden bowl filled with lemons and sprigs of mint against a peach-colored background. The hand gently tosses the lemon up and catches it, showcasing its smooth texture. A beige string bag sits beside the bowl, adding a rustic touch to the scene. Additional lemons, one halved, are scattered around the base of the bowl. The even lighting enhances the vibrant colors and creates a fresh, inviting atmosphere." --seed 1710977262 --cfg-scale 4.5 --model_dir "<path_to_downloaded_directory>"
将 <path_to_downloaded_directory>
替换为您下载模型权重的目录路径。
资源
- 关注并回复公众号【63】或【GenmoaiSmol】获取相关项目资源。
❤️ 如果你也关注大模型与 AI 的发展现状,且对大模型应用开发非常感兴趣,我会快速跟你分享最新的感兴趣的 AI 应用和热点信息,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!
🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦