diff --git a/README_zh.md b/README_zh.md index 3758d84..c0a3f1c 100644 --- a/README_zh.md +++ b/README_zh.md @@ -1,24 +1,55 @@ -# CogVideoX Factory +# CogVideoX Factory 🧪 -## 简介 +在 24GB GPU 内存下微调 Cog 系列视频模型以生成自定义视频 ⚡️📼 -这是用于 CogVideoX 微调的仓库。 +TODO：添加有趣的视频结果表 + +## 快速开始 + +确保已安装所需的依赖：`pip install -r requirements.txt`。 + +然后下载数据集： + +```bash +# 安装 `huggingface_hub` +huggingface-cli download --repo-type dataset Wild-Heart/Disney-VideoGeneration-Dataset --local-dir video-dataset-disney +``` + +然后启动文本到视频的 LoRA 微调： + +```bash +TODO +``` + +我们现在可以使用训练好的模型进行推理： + +```python +TODO +``` + +我们还可以使用 LoRA 微调 5B 版本： + +```python +TODO +``` + +在下方的部分中，我们提供了有关更多选项的详细信息，这些选项旨在使视频模型的微调尽可能易于使用。 ## 数据集准备 -创建两个文件，一个文件包含以换行符分隔的提示词，另一个文件包含以换行符分隔的视频数据路径（视频文件的路径必须相对于您在指定 `--data_root` 时传递的路径）。让我们通过一个例子来更好地理解这一点！ +创建两个文件，一个文件包含逐行分隔的提示，另一个文件包含逐行分隔的视频数据路径（视频文件的路径必须相对于您在指定 `--data_root` 时传递的路径）。让我们通过一个示例来更好地理解这一点！ -假设您将 `--data_root` 指定为 `/dataset`，并且该目录包含文件：`prompts.txt` 和 `videos.txt`。 +假设您指定的 `--data_root` 为 `/dataset`，并且该目录包含以下文件：`prompts.txt` 和 `videos.txt`。 -`prompts.txt` 文件应包含以换行符分隔的提示词： +`prompts.txt` 文件应包含逐行分隔的提示： ``` -一段黑白动画序列，主角是一只名为 Rabbity Ribfried 的兔子和一只拟人化的山羊，在一个充满音乐和趣味的环境中，展示他们不断发展的互动。 -一段黑白动画序列，场景在船甲板上，主角是一只名为 Bully Bulldoger 的斗牛犬角色，展示了夸张的面部表情和肢体语言。角色从自信到专注，再到紧张和痛苦，展示了一系列情绪，随着它克服挑战。船的内部在背景中保持静止，只有简单的细节，如钟声和开着的门。角色的动态动作和变化的表情推动了故事的发展，没有镜头移动，确保观众专注于其不断变化的反应和肢体动作。 +一段黑白动画序列，主角是一只名为 Rabbity Ribfried 的兔子和一只拟人化的山羊，展示了它们在音乐与游戏环境中的互动演变。 +一段黑白动画序列，发生在船甲板上，主角是一只名为 Bully Bulldoger 的斗牛犬，展现了夸张的面部表情和肢体语言。角色从自信、专注逐渐转变为紧张与痛苦，展示了随着挑战出现的情感变化。船的内部在背景中保持静止，只有一些简单的细节，如钟声和敞开的门。角色的动态动作和不断变化的表情推动了叙事，没有摄像机运动来分散注意力。 ... ``` -`videos.txt` 文件应包含以换行符分隔的视频文件路径。请注意，路径应相对于 `--data_root` 目录。 +`videos.txt` 文件应包含逐行分隔的视频文件路径。请注意，路径应相对于 `--data_root` 目录。 ```bash videos/00000.mp4 @@ -26,7 +57,7 @@ videos/00001.mp4 ... ``` -总体而言，如果您在数据集根目录运行 `tree` 命令，您的数据集应如下所示： +整体而言，如果在数据集根目录运行 `tree` 命令，您的数据集应如下所示： ```bash /dataset @@ -38,58 +69,51 @@ videos/00001.mp4 ├── ... ``` -使用此格式时，`--caption_column` 必须是 `prompts.txt`，`--video_column` 必须是 `videos.txt`。如果您的数据存储在 CSV 文件中，您也可以指定 `--dataset_file` 为 CSV 的路径，`--caption_column` 和 `--video_column` 为 CSV 文件中的实际列名。 +使用此格式时，`--caption_column` 必须是 `prompts.txt`，`--video_column` 必须是 `videos.txt`。如果您将数据存储在 CSV 文件中，还可以指定 `--dataset_file` 为 CSV 的路径，`--caption_column` 和 `--video_column` 为 CSV 文件中的实际列名。 -例如，让我们使用这个 [Disney 数据集](https://huggingface.co/datasets/Wild-Heart/Disney-VideoGeneration-Dataset) 进行微调。要下载，可以使用 🤗 Hugging Face CLI。 +例如，让我们使用[这个](https://huggingface.co/datasets/Wild-Heart/Disney-VideoGeneration-Dataset) Disney 数据集进行微调。要下载，您可以使用 🤗 Hugging Face CLI。 ```bash huggingface-cli download --repo-type dataset Wild-Heart/Disney-VideoGeneration-Dataset --local-dir video-dataset-disney ``` +TODO：添加一个关于创建和使用预计算嵌入的部分。 + ## 训练 -TODO +我们提供了与 [Cog 系列模型](https://huggingface.co/collections/THUDM/cogvideo-66c08e62f1685a3ade464cce) 兼容的文本到视频和图像到视频生成的训练脚本。 -请查看 `training/*.sh` +查看 `*.sh` 文件 注意：未在 MPS 上测试 ## 内存需求 -训练支持并验证的内存优化包括： + + + + + + + +
使用 PyTorch 消除 OOM
-- 来自 [TorchAO](https://github.com/pytorch/ao) 的 `CPUOffloadOptimizer`。 -- 来自 [bitsandbytes](https://huggingface.co/docs/bitsandbytes/optimizers) 的低位优化器。 +支持和验证的内存优化训练选项包括： + +- [`torchao`](https://github.com/pytorch/ao) 中的 `CPUOffloadOptimizer`。您可以阅读它的能力和限制 [此处](https://github.com/pytorch/ao/tree/main/torchao/prototype/low_bit_optim#optimizer-cpu-offload)。简而言之，它允许您使用 CPU 存储可训练的参数和梯度。这导致优化器步骤在 CPU 上进行，需要一个快速的 CPU 优化器，例如 `torch.optim.AdamW(fused=True)` 或在优化器步骤上应用 `torch.compile`。此外，建议不要将模型编译用于训练。梯度裁剪和积累尚不支持。 +- [`bitsandbytes`](https://huggingface.co/docs/bitsandbytes/optimizers) 中的低位优化器。TODO：测试并使 [`torchao`](https://github.com/pytorch/ao/tree/main/torchao/prototype/low_bit_optim) 工作 +- DeepSpeed Zero2：由于我们依赖 `accelerate`，请按照[本指南](https://huggingface.co/docs/accelerate/en/usage_guides/deepspeed) 配置 `accelerate` 以启用 DeepSpeed Zero2 优化。 + +> [!IMPORTANT] +> 内存需求是在运行 `training/prepare_dataset.py` 后报告的，它将视频和字幕转换为潜变量和嵌入。在训练过程中，我们直接加载潜变量和嵌入，而不需要 VAE 或 T5 文本编码器。但是，如果您执行验证/测试，则必须加载这些内容，并增加所需的内存量。不执行验证/测试可以节省大量内存，对于使用较小 VRAM 的 GPU，这可以用于专注于训练。 +> +> 如果您选择运行验证/测试，可以通过指定 `--enable_model_cpu_offload` 在较低 VRAM 的 GPU 上节省一些内存。 ### LoRA 微调 -
- AdamW - -With `train_batch_size = 1`: - -| model | lora rank | gradient_checkpointing | memory_before_training | memory_before_validation | memory_after_validation | memory_after_testing | -|:------------------:|:---------:|:----------------------:|:----------------------:|:------------------------:|:-----------------------:|:--------------------:| -| THUDM/CogVideoX-2b | 16 | False | 12.945 | 43.764 | 46.918 | 24.234 | -| THUDM/CogVideoX-2b | 16 | True | 12.945 | 12.945 | 21.121 | 24.234 | -| THUDM/CogVideoX-2b | 64 | False | 13.035 | 44.314 | 47.469 | 24.469 | -| THUDM/CogVideoX-2b | 64 | True | 13.036 | 13.035 | 21.564 | 24.500 | -| THUDM/CogVideoX-2b | 256 | False | 13.095 | 45.826 | 48.990 | 25.543 | -| THUDM/CogVideoX-2b | 256 | True | 13.094 | 13.095 | 22.344 | 25.537 | -| THUDM/CogVideoX-5b | 16 | True | 19.742 | 19.742 | 28.746 | 38.123 | -| THUDM/CogVideoX-5b | 64 | True | 20.006 | 20.818 | 30.338 | 38.738 | -| THUDM/CogVideoX-5b | 256 | True | 20.771 | 22.119 | 31.939 | 41.537 | - -With `train_batch_size = 4`: - -| model | lora rank | gradient_checkpointing | memory_before_training | memory_before_validation | memory_after_validation | memory_after_testing | -|:------------------:|:---------:|:----------------------:|:----------------------:|:------------------------:|:-----------------------:|:--------------------:| -| THUDM/CogVideoX-2b | 16 | True | 12.945 | 21.803 | 21.814 | 24.322 | -| THUDM/CogVideoX-2b | 64 | True | 13.035 | 22.254 | 22.254 | 24.572 | -| THUDM/CogVideoX-2b | 256 | True | 13.094 | 22.020 | 22.033 | 25.574 | -| THUDM/CogVideoX-5b | 16 | True | 19.742 | 46.492 | 46.492 | 38.197 | -| THUDM/CogVideoX-5b | 64 | True | 20.006 | 47.805 | 47.805 | 39.365 | -| THUDM/CogVideoX-5b | 256 | True | 20.771 | 47.268 | 47.332 | 41.008 | - > [!NOTE] -> \ No newline at end of file +> 图像到视频 LoRA 微调的内存需求与 `THUDM/CogVideoX-5b` 上的文本到视频类似，因此未明确报告。 +> +> 此外，要为 I2V 微调准备测试图像，您可以通过修改脚本动态生成它们，或使用以下命令从您的训练数据中提取一些帧： +> `ffmpeg -i input.mp4 -frames:v 1 frame.png`， +> 或提供一个有效且可访问的图像 URL。