2步跑通CogVideoX本地文生视频单卡输出5秒成片【免费下载链接】CogVideotext and image to video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/CogVideo把「a girl riding a bike」敲进终端单张4090卡50秒内就能生成一个81帧的mp4。81帧÷16fps≈5秒480x720分辨率做完直接能播放。仓库里带CogVideoX-2B/5B和CogVideoX1.5系列的完整推理与微调代码CogVideoX文生视频全在本地完成。子任务1装好环境Python锁3.10–3.12Python版本卡在3.10–3.12之间高了低了都装不起来。下面这条命令先把仓库拉下来再按 requirements.txt 装全部依赖git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/CogVideo cd CogVideo pip install -r requirements.txt成功的标志是终端不再报错diffusers0.35.2、torch2.8.0这些包全部装完随后python -c import diffusers不抛异常。子任务2一条命令出第一条文生视频这条命令用2B模型做一次文生视频81帧、50步去噪、分类器自由引导classifier-free guidance强度6.0其余参数全走 inference/cli_demo.py官方推理入口管参数解析、模型加载与视频导出里的默认值python inference/cli_demo.py --prompt A girl riding a bike. --model_path THUDM/CogVideoX-2b --generate_type t2v看到当前目录多出./output.mp4播放时长约5秒81帧16fps链路就算通了。官方调度器是DPMtimestep_spacingtrailing2B档位也可以换成DDIM代码注释里有说明。官方Web演示截图对应上面「去噪完成、导出成片」这一步的输出形态。最后一步是3D因果VAE把潜变量解码成真实视频帧再由export_to_video写成mp4。显存富余时可以把enable_sequential_cpu_offload()换成enable_model_cpu_offload()提速但别把offload整行删掉。子任务3扩写提示词参数一张表这里有个坑模型是用长描述训练的一句话提示词约束太弱画面容易放飞。先用 inference/convert_demo.py提示词扩写工具调大模型把短提示扩成细节描述把一句话变长提示再喂进去画面会明显更稳。参数默认值全部在 cli_demo.py 里速查如下参数控制什么推荐值/范围偏高的代价偏低的代价num_frames帧数即时长49 / 81 / 161视频更长显存与耗时上升视频更短出片更快num_inference_steps去噪步数30–50细节更干净单次生成更慢更快但可能出现噪点与抖动guidance_scale提示词贴合强度4.0–6.5更贴文字过高画面过饱和发挥空间变大容易跑偏fps导出播放帧率8–16同样帧数播放更短、更利索播放更长但更拖沓seed随机种子任意整数默认42换值即出新视频固定值可复现同一条视频需要偏离默认值的场景只有一个换模型档位。1.0档配49帧8fps6秒1.5档配81或161帧16fps5/10秒两套不能混搭。子任务4图生视频i2v让一张静图动起来验收标准输出视频的分辨率和输入图一致首帧与静图对得上。下面这条命令把--generate_type换成 i2v用仓库自带示例图做输入1.5-5B-I2V 支持任意分辨率输出python inference/cli_demo.py --prompt The wind blows across the street --model_path THUDM/CogVideoX1.5-5b-I2V --generate_type i2v --image_or_video_path ./inference/gradio_composite_demo/example_images/street.png跑完看 output.mp4 的宽高与输入图一致、开头画面和静图衔接就算通过。1.0档 i2v 固定480x7201.5档默认768x1360想自定义分辨率只有1.5-5B-I2V支持。官方图生视频演示的示例输入图输出视频的宽高就跟随这张图。高频翻车点与对策显存OOM或慢到怀疑人生→ 根因权重加VAE同时驻留显存 → 对策保留默认的enable_sequential_cpu_offload()别删还爆就换2B模型。画面内容和提示词对不上→ 根因一句话提示词文本约束太弱 → 对策用 convert_demo 扩写成长提示加--guidance_scale 6.5再跑一遍对比。播放时长和帧数对不上→ 根因fps没按模型档位配套 → 对策保持1.0档49帧8fps、1.5档81或161帧16fps必须改时按时长帧数÷fps核算。提示词和模型都不动给刚才的 t2v 命令加上--seed 7再跑一次把两条成片并排播放对比——这是最快看出种子和参数实际影响的做法。【免费下载链接】CogVideotext and image to video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/CogVideo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 2步跑通：CogVideoX本地文生视频，单卡输出5秒成片
2步跑通CogVideoX本地文生视频单卡输出5秒成片【免费下载链接】CogVideotext and image to video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/CogVideo把「a girl riding a bike」敲进终端单张4090卡50秒内就能生成一个81帧的mp4。81帧÷16fps≈5秒480x720分辨率做完直接能播放。仓库里带CogVideoX-2B/5B和CogVideoX1.5系列的完整推理与微调代码CogVideoX文生视频全在本地完成。子任务1装好环境Python锁3.10–3.12Python版本卡在3.10–3.12之间高了低了都装不起来。下面这条命令先把仓库拉下来再按 requirements.txt 装全部依赖git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/CogVideo cd CogVideo pip install -r requirements.txt成功的标志是终端不再报错diffusers0.35.2、torch2.8.0这些包全部装完随后python -c import diffusers不抛异常。子任务2一条命令出第一条文生视频这条命令用2B模型做一次文生视频81帧、50步去噪、分类器自由引导classifier-free guidance强度6.0其余参数全走 inference/cli_demo.py官方推理入口管参数解析、模型加载与视频导出里的默认值python inference/cli_demo.py --prompt A girl riding a bike. --model_path THUDM/CogVideoX-2b --generate_type t2v看到当前目录多出./output.mp4播放时长约5秒81帧16fps链路就算通了。官方调度器是DPMtimestep_spacingtrailing2B档位也可以换成DDIM代码注释里有说明。官方Web演示截图对应上面「去噪完成、导出成片」这一步的输出形态。最后一步是3D因果VAE把潜变量解码成真实视频帧再由export_to_video写成mp4。显存富余时可以把enable_sequential_cpu_offload()换成enable_model_cpu_offload()提速但别把offload整行删掉。子任务3扩写提示词参数一张表这里有个坑模型是用长描述训练的一句话提示词约束太弱画面容易放飞。先用 inference/convert_demo.py提示词扩写工具调大模型把短提示扩成细节描述把一句话变长提示再喂进去画面会明显更稳。参数默认值全部在 cli_demo.py 里速查如下参数控制什么推荐值/范围偏高的代价偏低的代价num_frames帧数即时长49 / 81 / 161视频更长显存与耗时上升视频更短出片更快num_inference_steps去噪步数30–50细节更干净单次生成更慢更快但可能出现噪点与抖动guidance_scale提示词贴合强度4.0–6.5更贴文字过高画面过饱和发挥空间变大容易跑偏fps导出播放帧率8–16同样帧数播放更短、更利索播放更长但更拖沓seed随机种子任意整数默认42换值即出新视频固定值可复现同一条视频需要偏离默认值的场景只有一个换模型档位。1.0档配49帧8fps6秒1.5档配81或161帧16fps5/10秒两套不能混搭。子任务4图生视频i2v让一张静图动起来验收标准输出视频的分辨率和输入图一致首帧与静图对得上。下面这条命令把--generate_type换成 i2v用仓库自带示例图做输入1.5-5B-I2V 支持任意分辨率输出python inference/cli_demo.py --prompt The wind blows across the street --model_path THUDM/CogVideoX1.5-5b-I2V --generate_type i2v --image_or_video_path ./inference/gradio_composite_demo/example_images/street.png跑完看 output.mp4 的宽高与输入图一致、开头画面和静图衔接就算通过。1.0档 i2v 固定480x7201.5档默认768x1360想自定义分辨率只有1.5-5B-I2V支持。官方图生视频演示的示例输入图输出视频的宽高就跟随这张图。高频翻车点与对策显存OOM或慢到怀疑人生→ 根因权重加VAE同时驻留显存 → 对策保留默认的enable_sequential_cpu_offload()别删还爆就换2B模型。画面内容和提示词对不上→ 根因一句话提示词文本约束太弱 → 对策用 convert_demo 扩写成长提示加--guidance_scale 6.5再跑一遍对比。播放时长和帧数对不上→ 根因fps没按模型档位配套 → 对策保持1.0档49帧8fps、1.5档81或161帧16fps必须改时按时长帧数÷fps核算。提示词和模型都不动给刚才的 t2v 命令加上--seed 7再跑一次把两条成片并排播放对比——这是最快看出种子和参数实际影响的做法。【免费下载链接】CogVideotext and image to video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/CogVideo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考