DAMODEL丹摩｜ 智谱清影 -CogVideoX-2b-部署与使用
效果展示
A street artist, clad in a worn-out denim jacket and a colorful
bandana, stands before a vast concrete wall in the hert, .holding a can of spray paint, spray-painting a colorful bird on a mottled wall.
CogVideoX 简介
智谱 AI 在 8 月 6 日宣布了一个令人兴奋的消息：他们将开源视频生成模型 CogVideoX，目前，其提示词上限为 226 个 token，视频长度为 6 秒，帧率为 8 帧 / 秒，视频分辨率为 720*480，而这仅仅是初代，性能更强参数量更大的模型正在路上。
CogVideoX 的核心在于它的 3D 变分自编码器，这项技术能够将视频数据压缩至原来的 2%，极大地降低了模型处理视频时所需的计算资源，还巧妙地保持了视频帧与帧之间的连贯性，有效避免了视频生成过程中可能出现的闪烁问题。
为了进一步提升内容的连贯性，CogVideoX 采用了 3D 旋转位置编码（3D RoPE）技术，使得模型在处理视频时能够更好地捕捉时间维度上的帧间关系，建立起视频中的长期依赖关系，从而生成更加流畅和连贯的视频序列。
在可控性方面，智谱 AI 研发了一款端到端的视频理解模型，这个模型能够为视频数据生成精确且与内容紧密相关的描述。这一创新极大地增强了 CogVideoX 对文本的理解和对用户指令的遵循能力，确保了生成的视频不仅与用户的输入高度相关，而且能够处理超长且复杂的文本提示。
- 代码仓库：GitHub - THUDM/CogVideo: text and image to video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023)
- 模型下载：https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX-2b
- 技术报告：https://github.com/THUDM/CogVideo/blob/main/resources/CogVideoX.pdf
本篇将详细介绍使用丹摩服务器部署和初步使用 CogVideoX 的实践流程。
CogVideoX 部署实践流程
创建丹摩实例
首先进入控制台，选择 GPU 云实例，点击创建实例：
由于 CogVideoX 在 FP-16 精度下的推理至少需 18GB 显存，微调则需要 40GB 显存，我们这里可以选择L40S 显卡（推荐）或者4090 显卡，硬盘可以选择默认的 100GB 系统盘和 50GB 数据盘，镜像选择 PyTorch2.3.0、Ubuntu-22.04，CUDA12.1 镜像，创建并绑定密钥对，最后启动。
配置环境和依赖
官方代码仓库为：GitHub - THUDM/CogVideo: text and image to video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023)
基于官方代码仓库的配置方法推荐您阅读：国产版Sora复现——智谱AI开源CogVideoX-2b 本地部署复现实践教程-CSDN博客
平台已预置了调试好的代码库，您可开箱即用，以下是配置方法：
进入 JupyterLab 后，打开终端，首先拉取 CogVideo 代码的仓库
bash
下载完成后解压缩CogVideo-main.tar
bash
tar -xf CogVideo-main.tar其次，进入 CogVideo-main 文件夹，输入安装对应依赖：
bash
cd CogVideo-main/
pip install -r requirements.txt以上依赖安装好后，可以在终端输入 python，然后输入以下代码进行测试：
Python
import torch
from diffusers import CogVideoXPipeline
from diffusers.utils import export_to_video显示如下状态，没有报错就说明依赖安装成功！输入quit()可退出 python。
模型与配置文件
除了配置代码文件和项目依赖，还需要上传 CogVideoX 模型文件和对应的配置文件。
官方模型仓库：https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX-2b/tree/main
基于官方模型仓库的配置方法推荐您阅读：国产版Sora复现——智谱AI开源CogVideoX-2b 本地部署复现实践教程-CSDN博客
平台已为您预置了 CogVideoX 模型，您可内网高速下载，执行以下命令：
bash
cd /root/workspace
wget http://file.s3/damodel-openfile/CogVideoX/CogVideoX-2b.tar下载完成后解压缩CogVideoX-2b.tar
bash
tar -xf CogVideoX-2b.tar解压后的目录如图所示
开始运行
调试
进入CogVideo-main文件夹，运行test.py文件：
bash
cd /root/workspace/CogVideo-main
python test.pytest.py 代码内容如下，主要使用diffusers库中的CogVideoXPipeline模型，加载了一个预训练的 CogVideo 模型，然后根据一个详细的文本描述（prompt），生成对应视频：
python
import torch
from diffusers import CogVideoXPipeline
from diffusers.utils import export_to_video
# prompt里写自定义想要生成的视频内容
prompt = "A panda, dressed in a small, red jacket and a tiny hat, sits on a wooden stool in a serene bamboo forest. The panda's fluffy paws strum a miniature acoustic guitar, producing soft, melodic tunes. Nearby, a few other pandas gather, watching curiously and some clapping in rhythm. Sunlight filters through the tall bamboo, casting a gentle glow on the scene. The panda's face is expressive, showing concentration and joy as it plays. The background includes a small, flowing stream and vibrant green foliage, enhancing the peaceful and magical atmosphere of this unique musical performance."
pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained(
"/root/workspace/CogVideoX-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置，此处是放在了数据盘中
torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
# 参数do_classifier_free_guidance设置为True可以启用无分类器指导，增强生成内容一致性和多样性
# num_videos_per_prompt控制每个prompt想要生成的视频数量
# max_sequence_length控制输入序列的最大长度
prompt_embeds, _ = pipe.encode_prompt(
prompt=prompt,
do_classifier_free_guidance=True,
num_videos_per_prompt=1,
max_sequence_length=226,
device="cuda",
dtype=torch.float16,
)
video = pipe(
num_inference_steps=50,
guidance_scale=6,
prompt_embeds=prompt_embeds,
).frames[0]
export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)运行成功后，可以在当前文件夹中找到对应 prompt 生成的 output.mp4 视频：
webUI
模型官方也提供了 webUIDemo，进入CogVideo-main文件夹，运行gradio_demo.py文件：
bash
cd /root/workspace/CogVideo-main
python gradio_demo.py运行后我们可以看到，访问路径是本地 urlhttp://0.0.0.0:7870：
此时我们需要通过丹摩平台提供的端口映射能力，把内网端口映射到公网；
进入GPU 云实例页面，点击操作-更多-访问控制：
点击添加端口，添加7870端口
添加成功后，通过访问链接即可访问到刚刚启动的 gradio 页面：
