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视频数据集无法显示和播放视频 若无法显示和播放视频，请检查视频格式类型，目前只支持MP4格式。 父主题： Standard数据管理
文生视频模型训练推理 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 NPU训练推理指导（6.3.910） Open-Sora-Plan1.0基于DevServer适配PyTorch
训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接？ 配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等链接，需要资源池打通VPC，使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后，在创建训练作业时，就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。 父主题： Standard资源池
OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案 问题现象 裸金属服务器EulerOS 2.8系统下，使用yum update -y命令，导致软件NetworkManagre-config-server升级到高版本，出现SSH链接故障无法访问。 原因分析 查看yum命令历史，发现执行了“yum
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_*
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
消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 obs_url String 日志OBS临时链接（复制到浏览器可查看当前全量日志）。 请求示例
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 方案概览
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 Wa
支持 - 支持 支持 支持 - - 命名实体 支持 支持 - 支持 支持 支持 - - 文本三元组 支持 支持 - 支持 支持 支持 - - 视频 支持 支持 - 支持 支持 支持 - - 自由格式 支持 - 支持 支持 支持 支持 - - 表格型 表格 支持 支持 - 支持 支持 支持
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
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
ts下线.om格式的模型转换能力，在ModelArts中逐步增加.mindir格式的支持能力。 下线模型转换后是否有替代功能？ 您可以通过链接下载ATC模型转换工具，按照指导，在线下转换成.om格式模型。 ModelArts中是否还会增加模型转换的能力？ ModelArts开发环
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。
在Windows上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Windows操作系统的PC中安装配置Grafana。 操作步骤 下载Grafana安装包。 进入下载链接，单击Download the installer，等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包，按照指示流程安装完成即可。 在W
json，放在weights文件夹下。 下载链接：https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-ema/tree/main 下载text_encoder权重，放在weights_t5文件夹下。 下载链接：https://huggingface
创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志（预览） 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接） 查询训练作业指定任务的运行指标 查询训练作业列表 查询超参搜索所有trial的结果 查询超参搜索某个trial的结果 获取超参敏感度分析结果
员。如果没有标注团队，可直接从界面链接跳转至“标注团队”页面，添加您的团队并为其添加成员。详细指导请参见创建和管理团队。 启用团队标注功能的数据集，在创建完成后，可以在“标注类型”中看到“团队标注”的标识。 视频 图5 视频类型的参数 表4 视频类型标注作业的详细参数 参数名称 说明
示CUDA initializat失败 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
算法运行时需要依赖鉴权服务，公共资源池是否支持两者打通网络？ 创建失败的专属资源池删除后，控制台为什么还能看到？ 训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接？
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