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文生视频模型训练推理 CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.912） CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch
CogVideo是一个94亿参数的Transformer模型，用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型，在机器和人类评估方面都有很大的优势。
mp4 ├── 2.mp4 ├── ... 每个 txt 与视频同名，为视频的标签。视频与标签应该一一对应。通常情况下，不使用一个视频对应多个标签。 如果为风格微调，请准备至少50条风格相似的视频和标签，以利于拟合。 修改CogVideo/sat/configs/cogvideox_*
docker exec -it ${container_name} bash Step6 安装Decord Decord是一个高性能的视频处理库，在昇腾环境中安装需要修改一些源码进行适配。 Decord建议安装在 /home/ma-user/lib中。 安装x264 mkdir
人工标注视频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的视频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签，快速完成对视频的标注操作，也可以对已标注视频修改或删除标签进行重新标注。 视频标注仅针对视频帧进行标注。 开始标注 登录ModelA
X为按顺序自动生成的数字），具体位置打印在日志中。 Step9 推理 对于大尺寸、长时间的视频强制需要多卡推理，具体要求见下图，绿色允许只用单卡推理，蓝色至少双卡推理。 图5 推理视频要求 单卡推理 python inference.py configs/opensora-v1-2/inference/sample
pu.py --ckpt-path $CKPT_PATH 在NPU和GPU机器使用上面生成的固定随机数，分别跑一遍单机单卡推理，比较生成的视频是否一致。在NPU推理前，需要将上面GPU单机单卡推理生成的"./noise_test1"文件夹移到NPU相同目录下。NPU和GPU的推理命令相同，如下。
ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab 视频介绍 03:32 JupyterLab简介 VS Code Toolkit 视频介绍 03:32
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
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