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EasyAnimateV5.1-12b-zh-InP

Name: EasyAnimateV5.1-12b-zh-InP
Availability: InStock

EasyAnimateInpaintPipeline

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简介

EasyAnimate是一个基于transformer结构的pipeline，可用于生成AI图片与视频、训练Diffusion Transformer的基线模型与Lora模型，我们支持从已经训练好的EasyAnimate模型直接进行预测，生成不同分辨率，6秒左右、fps8的视频（EasyAnimateV5.1，1 ~ 49帧），也支持用户训练自己的基线模型与Lora模型，进行一定的风格变换。

English | 简体中文

模型地址

EasyAnimateV5.1:

7B:

名称	种类	存储空间	Hugging Face	Model Scope	描述
EasyAnimateV5.1-7b-zh-InP	EasyAnimateV5.1	30 GB	🤗Link	😄Link	官方的图生视频权重。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以49帧、每秒8帧进行训练，支持多语言预测
EasyAnimateV5.1-7b-zh-Control	EasyAnimateV5.1	30 GB	🤗Link	😄Link	官方的视频控制权重，支持不同的控制条件，如Canny、Depth、Pose、MLSD等，同时支持使用轨迹控制。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以49帧、每秒8帧进行训练，支持多语言预测
EasyAnimateV5.1-7b-zh-Control-Camera	EasyAnimateV5.1	30 GB	🤗Link	😄Link	官方的视频相机控制权重，支持通过输入相机运动轨迹控制生成方向。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以49帧、每秒8帧进行训练，支持多语言预测
EasyAnimateV5.1-7b-zh	EasyAnimateV5.1	30 GB	🤗Link	😄Link	官方的文生视频权重。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以49帧、每秒8帧进行训练，支持多语言预测

12B:

名称	种类	存储空间	Hugging Face	Model Scope	描述
EasyAnimateV5.1-12b-zh-InP	EasyAnimateV5.1	39 GB	🤗Link	😄Link	官方的图生视频权重。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以49帧、每秒8帧进行训练，支持多语言预测
EasyAnimateV5.1-12b-zh-Control	EasyAnimateV5.1	39 GB	🤗Link	😄Link	官方的视频控制权重，支持不同的控制条件，如Canny、Depth、Pose、MLSD等，同时支持使用轨迹控制。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以49帧、每秒8帧进行训练，支持多语言预测
EasyAnimateV5.1-12b-zh-Control-Camera	EasyAnimateV5.1	39 GB	🤗Link	😄Link	官方的视频相机控制权重，支持通过输入相机运动轨迹控制生成方向。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以49帧、每秒8帧进行训练，支持多语言预测
EasyAnimateV5.1-12b-zh	EasyAnimateV5.1	39 GB	🤗Link	😄Link	官方的文生视频权重。支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，支持多分辨率（512，768，1024）的视频预测，以49帧、每秒8帧进行训练，支持多语言预测

视频作品

图生视频 EasyAnimateV5.1-12b-zh-InP

文生视频 EasyAnimateV5.1-12b-zh

控制生视频 EasyAnimateV5.1-12b-zh-Control

轨迹控制

普通控制生视频（Canny、Pose、Depth等）

相机镜头控制 EasyAnimateV5.1-12b-zh-Control-Camera

Pan Up	Pan Left	Pan Right

Pan Down	Pan Up + Pan Left	Pan Up + Pan Right

如何使用

a、显存节省方案

由于EasyAnimateV5和V5.1的参数非常大，我们需要考虑显存节省方案，以节省显存适应消费级显卡。我们给每个预测文件都提供了GPU_memory_mode，可以在model_cpu_offload，model_cpu_offload_and_qfloat8，sequential_cpu_offload中进行选择。

model_cpu_offload代表整个模型在使用后会进入cpu，可以节省部分显存。
model_cpu_offload_and_qfloat8代表整个模型在使用后会进入cpu，并且对transformer模型进行了float8的量化，可以节省更多的显存。
sequential_cpu_offload代表模型的每一层在使用后会进入cpu，速度较慢，节省大量显存。

qfloat8会降低模型的性能，但可以节省更多的显存。如果显存足够，推荐使用model_cpu_offload。

b、通过comfyui

具体查看ComfyUI README。

c、运行python文件

步骤1：下载对应权重放入models文件夹。
步骤2：根据不同的权重与预测目标使用不同的文件进行预测。
- 文生视频：
  - 使用predict_t2v.py文件中修改prompt、neg_prompt、guidance_scale和seed。
  - 而后运行predict_t2v.py文件，等待生成结果，结果保存在samples/easyanimate-videos文件夹中。
- 图生视频：
  - 使用predict_i2v.py文件中修改validation_image_start、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale和seed。
  - validation_image_start是视频的开始图片，validation_image_end是视频的结尾图片。
  - 而后运行predict_i2v.py文件，等待生成结果，结果保存在samples/easyanimate-videos_i2v文件夹中。
- 视频生视频：
  - 使用predict_v2v.py文件中修改validation_video、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale和seed。
  - validation_video是视频生视频的参考视频。您可以使用以下视频运行演示：演示视频
  - 而后运行predict_v2v.py文件，等待生成结果，结果保存在samples/easyanimate-videos_v2v文件夹中。
- 普通控制生视频（Canny、Pose、Depth等）：
  - 使用predict_v2v_control.py文件中修改control_video、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale和seed。
  - control_video是控制生视频的控制视频，是使用Canny、Pose、Depth等算子提取后的视频。您可以使用以下视频运行演示：演示视频
  - 而后运行predict_v2v_control.py文件，等待生成结果，结果保存在samples/easyanimate-videos_v2v_control文件夹中。
- 轨迹控制视频：
  - 使用predict_v2v_control.py文件中修改control_video、ref_image、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale和seed。
  - control_video是轨迹控制视频的控制视频，ref_image是参考的首帧图片。您可以使用以下图片和控制视频运行演示：演示图像，演示视频
  - 而后运行predict_v2v_control.py文件，等待生成结果，结果保存在samples/easyanimate-videos_v2v_control文件夹中。
  - 推荐使用ComfyUI进行交互。
- 相机控制视频：
  - 使用predict_v2v_control.py文件中修改control_video、ref_image、validation_image_end、prompt、neg_prompt、guidance_scale和seed。
  - control_camera_txt是相机控制视频的控制文件，ref_image是参考的首帧图片。您可以使用以下图片和控制视频运行演示：演示图像，演示文件（来自于CameraCtrl）
  - 而后运行predict_v2v_control.py文件，等待生成结果，结果保存在samples/easyanimate-videos_v2v_control文件夹中。
  - 推荐使用ComfyUI进行交互。
步骤3：如果想结合自己训练的其他backbone与Lora，则看情况修改predict_t2v.py中的predict_t2v.py和lora_path。

d、通过ui界面

webui支持文生视频、图生视频、视频生视频和普通控制生视频（Canny、Pose、Depth等）

步骤1：下载对应权重放入models文件夹。
步骤2：运行app.py文件，进入gradio页面。
步骤3：根据页面选择生成模型，填入prompt、neg_prompt、guidance_scale和seed等，点击生成，等待生成结果，结果保存在sample文件夹中。

快速启动

1. 云使用: AliyunDSW/Docker

a. 通过阿里云 DSW

DSW 有免费 GPU 时间，用户可申请一次，申请后3个月内有效。

阿里云在Freetier提供免费GPU时间，获取并在阿里云PAI-DSW中使用，5分钟内即可启动EasyAnimate

b. 通过ComfyUI

我们的ComfyUI界面如下，具体查看ComfyUI README。

c. 通过docker

使用docker的情况下，请保证机器中已经正确安装显卡驱动与CUDA环境，然后以此执行以下命令：

# pull image
docker pull mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:easyanimate

# enter image
docker run -it -p 7860:7860 --network host --gpus all --security-opt seccomp:unconfined --shm-size 200g mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:easyanimate

# clone code
git clone https://github.com/aigc-apps/EasyAnimate.git

# enter EasyAnimate's dir
cd EasyAnimate

# download weights
mkdir models/Diffusion_Transformer
mkdir models/Motion_Module
mkdir models/Personalized_Model

# Please use the hugginface link or modelscope link to download the EasyAnimateV5.1 model.
# https://huggingface.co/alibaba-pai/EasyAnimateV5.1-12b-zh-InP
# https://modelscope.cn/models/PAI/EasyAnimateV5.1-12b-zh-InP

2. 本地安装: 环境检查/下载/安装

a. 环境检查

我们已验证EasyAnimate可在以下环境中执行：

Windows 的详细信息：

操作系统 Windows 10
python: python3.10 & python3.11
pytorch: torch2.2.0
CUDA: 11.8 & 12.1
CUDNN: 8+
GPU： Nvidia-3060 12G

Linux 的详细信息：

操作系统 Ubuntu 20.04, CentOS
python: python3.10 & python3.11
pytorch: torch2.2.0
CUDA: 11.8 & 12.1
CUDNN: 8+
GPU：Nvidia-V100 16G & Nvidia-A10 24G & Nvidia-A100 40G & Nvidia-A100 80G

我们需要大约 60GB 的可用磁盘空间，请检查！

EasyAnimateV5.1-12B的视频大小可以由不同的GPU Memory生成，包括：

GPU memory	384x672x25	384x672x49	576x1008x25	576x1008x49	768x1344x25	768x1344x49
16GB	🧡	⭕️	⭕️	⭕️	❌	❌
24GB	🧡	🧡	🧡	🧡	🧡	❌
40GB	✅	✅	✅	✅	✅	✅
80GB	✅	✅	✅	✅	✅	✅

EasyAnimateV5.1-7B的视频大小可以由不同的GPU Memory生成，包括：

GPU memory	384x672x25	384x672x49	576x1008x25	576x1008x49	768x1344x25	768x1344x49
16GB	🧡	🧡	⭕️	⭕️	❌	❌
24GB	✅	✅	✅	🧡	🧡	❌
40GB	✅	✅	✅	✅	✅	✅
80GB	✅	✅	✅	✅	✅	✅

✅ 表示它可以在"model_cpu_offload"的情况下运行，🧡代表它可以在"model_cpu_offload_and_qfloat8"的情况下运行，⭕️ 表示它可以在"sequential_cpu_offload"的情况下运行，❌ 表示它无法运行。请注意，使用sequential_cpu_offload运行会更慢。

有一些不支持torch.bfloat16的卡型，如2080ti、V100，需要将app.py、predict文件中的weight_dtype修改为torch.float16才可以运行。

EasyAnimateV5.1-12B使用不同GPU在25个steps中的生成时间如下：

GPU	384x672x72	384x672x49	576x1008x25	576x1008x49	768x1344x25	768x1344x49
A10 24GB	约120秒 (4.8s/it)	约240秒 (9.6s/it)	约320秒 (12.7s/it)	约750秒 (29.8s/it)	❌	❌
A100 80GB	约45秒 (1.75s/it)	约90秒 (3.7s/it)	约120秒 (4.7s/it)	约300秒 (11.4s/it)	约265秒 (10.6s/it)	约710秒 (28.3s/it)

b. 权重放置

我们最好将权重按照指定路径进行放置：

EasyAnimateV5.1:

📦 models/
├── 📂 Diffusion_Transformer/
│   ├── 📂 EasyAnimateV5.1-12b-zh-InP/
│   ├── 📂 EasyAnimateV5.1-12b-zh-Control/
│   ├── 📂 EasyAnimateV5.1-12b-zh-Control-Camera/
│   └── 📂 EasyAnimateV5.1-12b-zh/
├── 📂 Personalized_Model/
│   └── your trained trainformer model / your trained lora model (for UI load)

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参考文献

CogVideo: https://github.com/THUDM/CogVideo/
Flux: https://github.com/black-forest-labs/flux
magvit: https://github.com/google-research/magvit
PixArt: https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-alpha
Open-Sora-Plan: https://github.com/PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan
Open-Sora: https://github.com/hpcaitech/Open-Sora
Animatediff: https://github.com/guoyww/AnimateDiff
HunYuan DiT: https://github.com/tencent/HunyuanDiT
ComfyUI-KJNodes: https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes
ComfyUI-EasyAnimateWrapper: https://github.com/kijai/ComfyUI-EasyAnimateWrapper
ComfyUI-CameraCtrl-Wrapper: https://github.com/chaojie/ComfyUI-CameraCtrl-Wrapper
CameraCtrl: https://github.com/hehao13/CameraCtrl
DragAnything: https://github.com/showlab/DragAnything

许可证

本项目采用 Apache License (Version 2.0).