原贴链接

CogVideo系列（权重）：https://huggingface.co/collections/THUDM/cogvideo-66c08e62f1685a3ade464cce

Space：https://huggingface.co/spaces/THUDM/CogVideoX-5B-Space

论文：https://huggingface.co/papers/2408.06072

2B模型可在1080TI上运行，5B模型可在3060上运行。

2B模型采用Apache 2.0协议。

来源： Vaibhav（VB）Srivastav在X上：https://x.com/reach_vb/status/1828403580866384205 Adina Yakup在X上：https://x.com/AdeenaY8/status/1828402783999218077 Tiezhen WANG：https://x.com/Xianbao_QIAN/status/1828402971622940781

编辑： 原始来源：ChatGLM：https://x.com/ChatGLM/status/1828402245949628632

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讨论总结

本次讨论主要围绕CogVideoX 5B这一开源文本到视频AI模型进行，涉及模型的使用、性能评价、技术挑战和未来展望等多个方面。用户们对模型的演示效果表示认可，认为其在遵循提示和美学表现上优于其他模型。同时，讨论中也涉及了模型在低VRAM条件下的运行情况、量化方法的应用以及未来可能的改进方向。整体上，讨论体现了对新技术的积极评价和对未来发展的期待。

主要观点

  1. 👍 CogVideoX 5B模型是目前最好的开源文本转视频模型
    • 支持理由：模型在遵循提示和美学表现上优于其他模型。
    • 反对声音：部分用户提到模型在生成特定动作（如进食）的视频时可能存在困难。
  2. 🔥 模型能在低VRAM条件下运行
    • 正方观点：显示了技术的巨大进步，能在消费级显卡上运行。
    • 反方观点：部分用户遇到内存不足的问题，需要进一步优化。
  3. 💡 未来可能的改进方向
    • 通过训练IP-Adapter模型来控制视频的开始部分。
    • 期待通过模型蒸馏来减少VRAM需求。
  4. 👀 量化方法的应用
    • 使用torchao库进行量化，以减少内存需求。
  5. 🌟 模型的创造性和应用潜力
    • AI技术的发展让人类在内容生成方面迈进了一大步，未来个人设备可能具备生成几乎所有内容的能力。

金句与有趣评论

  1. “😂 The example videos blow my mind. Prompt adherence is amazing. The fact that this can be run on consumer cards is unbelievable.”
    • 亮点：体现了用户对模型性能的惊叹和对技术进步的认可。
  2. “🤔 Is this not the first open weight Text to Video model?”
    • 亮点：引发了关于模型独特性和开源性质的讨论。
  3. “👀 I just used the HF Space to generate a video of green rubber kangaroos jumping around on an alien planet, and the quality was comparable to the examples.”
    • 亮点：展示了模型在创意内容生成方面的应用潜力。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户们对CogVideoX 5B模型的性能和应用潜力表示认可和期待。主要分歧点在于模型在特定场景下的表现和硬件限制，但整体上用户对新技术的进步持乐观态度。

趋势与预测

  • 新兴话题：图像转视频模型的开发和应用。
  • 潜在影响：AI技术在内容生成方面的进步可能对娱乐产业和创意产业带来深远影响。

详细内容：

引人入胜的 CogVideoX 5B ：文本转视频 AI 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于 CogVideoX 5B 的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了一系列相关链接，包括模型的权重集合、空间、论文等。原帖内容丰富，涵盖了模型的详细信息和多个来源的相关链接。截至目前，此帖子获得了众多点赞和大量评论，引发了大家对该模型的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

有人分享了如何在特定设备上运行该模型的详细步骤和遇到的问题。例如，有用户表示在 4060 Ti 这样的 GPU 上成功生成了视频，并详细介绍了下载、安装和设置的过程。但也有人反映在运行过程中出现了诸如内存不足、解码器步骤失败等问题，并探讨了相应的解决办法。

对于模型的效果，大家看法不一。有用户称赞其演示效果出色，提示遵循度令人惊叹，甚至认为能在消费级显卡上运行简直难以置信。但也有人表示自己的体验不太理想，比如 2B 模型生成的视频不够令人满意。

关于模型的应用和未来发展，讨论同样热烈。有人期待能够将其用于更多场景，如将书籍转化为影视作品，或者对故事进行修改和创新。还有人探讨了能否将其转化为图像到视频的模型，以及训练相关的 LORA 等。

有人指出该模型并非首个开源的文本转视频模型，并列举了其他类似模型。同时，对于模型的量化和优化，也有用户发表了自己的见解。

在这场热烈的讨论中，大家对于 CogVideoX 5B 模型既有期待和赞美，也有实际使用中的困扰和对未来发展的思考。可以说，这一模型的出现为相关领域带来了新的机遇和挑战，也激发了大家对于技术发展的无限遐想。