mirror of
https://github.com/storytold/FineTrainers-Conditioning.git
synced 2026-10-09 00:09:45 +00:00
Yuxuan.Zhang
@@ -0,0 +1,51 @@
|
||||
name: "\U0001F41B Bug Report"
|
||||
description: Submit a bug report to help us improve CogVideoX-Factory / 提交一个 Bug 问题报告来帮助我们改进 CogVideoX-Factory 开源框架
|
||||
body:
|
||||
- type: textarea
|
||||
id: system-info
|
||||
attributes:
|
||||
label: System Info / 系統信息
|
||||
description: Your operating environment / 您的运行环境信息
|
||||
placeholder: Includes Cuda version, Diffusers version, Python version, operating system, hardware information (if you suspect a hardware problem)... / 包括Cuda版本，Diffusers，Python版本，操作系统，硬件信息(如果您怀疑是硬件方面的问题)...
|
||||
validations:
|
||||
required: true
|
||||
|
||||
- type: checkboxes
|
||||
id: information-scripts-examples
|
||||
attributes:
|
||||
label: Information / 问题信息
|
||||
description: 'The problem arises when using: / 问题出现在'
|
||||
options:
|
||||
- label: "The official example scripts / 官方的示例脚本"
|
||||
- label: "My own modified scripts / 我自己修改的脚本和任务"
|
||||
|
||||
- type: textarea
|
||||
id: reproduction
|
||||
validations:
|
||||
required: true
|
||||
attributes:
|
||||
label: Reproduction / 复现过程
|
||||
description: |
|
||||
Please provide a code example that reproduces the problem you encountered, preferably with a minimal reproduction unit.
|
||||
If you have code snippets, error messages, stack traces, please provide them here as well.
|
||||
Please format your code correctly using code tags. See https://help.github.com/en/github/writing-on-github/creating-and-highlighting-code-blocks#syntax-highlighting
|
||||
Do not use screenshots, as they are difficult to read and (more importantly) do not allow others to copy and paste your code.
|
||||
|
||||
请提供能重现您遇到的问题的代码示例,最好是最小复现单元。
|
||||
如果您有代码片段、错误信息、堆栈跟踪，也请在此提供。
|
||||
请使用代码标签正确格式化您的代码。请参见 https://help.github.com/en/github/writing-on-github/creating-and-highlighting-code-blocks#syntax-highlighting
|
||||
请勿使用截图，因为截图难以阅读，而且（更重要的是）不允许他人复制粘贴您的代码。
|
||||
placeholder: |
|
||||
Steps to reproduce the behavior/复现Bug的步骤:
|
||||
|
||||
1.
|
||||
2.
|
||||
3.
|
||||
|
||||
- type: textarea
|
||||
id: expected-behavior
|
||||
validations:
|
||||
required: true
|
||||
attributes:
|
||||
label: Expected behavior / 期待表现
|
||||
description: "A clear and concise description of what you would expect to happen. /简单描述您期望发生的事情。"
|
||||
@@ -0,0 +1,34 @@
|
||||
name: "\U0001F680 Feature request"
|
||||
description: Submit a request for a new CogVideoX-Factory feature / 提交一个新的 CogVideoX-Factory 开源项目的功能建议
|
||||
labels: [ "feature" ]
|
||||
body:
|
||||
- type: textarea
|
||||
id: feature-request
|
||||
validations:
|
||||
required: true
|
||||
attributes:
|
||||
label: Feature request / 功能建议
|
||||
description: |
|
||||
A brief description of the functional proposal. Links to corresponding papers and code are desirable.
|
||||
对功能建议的简述。最好提供对应的论文和代码链接。
|
||||
|
||||
- type: textarea
|
||||
id: motivation
|
||||
validations:
|
||||
required: true
|
||||
attributes:
|
||||
label: Motivation / 动机
|
||||
description: |
|
||||
Your motivation for making the suggestion. If that motivation is related to another GitHub issue, link to it here.
|
||||
您提出建议的动机。如果该动机与另一个 GitHub 问题有关，请在此处提供对应的链接。
|
||||
|
||||
- type: textarea
|
||||
id: contribution
|
||||
validations:
|
||||
required: true
|
||||
attributes:
|
||||
label: Your contribution / 您的贡献
|
||||
description: |
|
||||
|
||||
Your PR link or any other link you can help with.
|
||||
您的PR链接或者其他您能提供帮助的链接。
|
||||
@@ -1,5 +1,7 @@
|
||||
# CogVideoX Factory 🧪
|
||||
|
||||
[中文阅读](./README_zh.md)
|
||||
|
||||
Fine-tune Cog family of video models for custom video generation under 24GB of GPU memory ⚡️📼
|
||||
|
||||
<table align="center">
|
||||
|
||||
+93
-47
@@ -1,24 +1,76 @@
|
||||
# CogVideoX Factory
|
||||
# CogVideoX Factory 🧪
|
||||
|
||||
## 简介
|
||||
[Read this in English](./README_zh.md)
|
||||
|
||||
这是用于 CogVideoX 微调的仓库。
|
||||
在 24GB GPU 内存下微调 Cog 系列视频模型以生成自定义视频 ⚡️📼
|
||||
|
||||
<table align="center">
|
||||
<tr>
|
||||
<td align="center"><video src="https://github.com/user-attachments/assets/aad07161-87cb-4784-9e6b-16d06581e3e5">Your browser does not support the video tag.</video></td>
|
||||
</tr>
|
||||
</table>
|
||||
|
||||
|
||||
## 快速开始
|
||||
|
||||
克隆此仓库并确保已安装所有依赖：`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（根据您的需求修改不同的超参数、数据集根目录和其他配置选项）：
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 对 CogVideoX 文本到视频模型进行 LoRA 微调
|
||||
./train_text_to_video_lora.sh
|
||||
|
||||
# 对 CogVideoX 文本到视频模型进行全微调
|
||||
./train_text_to_video_sft.sh
|
||||
|
||||
# 对 CogVideoX 图像到视频模型进行 LoRA 微调
|
||||
./train_image_to_video_lora.sh
|
||||
```
|
||||
|
||||
假设您的 LoRA 已保存并推送到 HF Hub，并命名为 `my-awesome-name/my-awesome-lora`，我们现在可以使用微调后的模型进行推理：
|
||||
|
||||
```diff
|
||||
import torch
|
||||
from diffusers import CogVideoXPipeline
|
||||
from diffusers import export_to_video
|
||||
|
||||
pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained(
|
||||
"THUDM/CogVideoX-5b", torch_dtype=torch.bfloat16
|
||||
).to("cuda")
|
||||
+ pipe.load_lora_weights("my-awesome-name/my-awesome-lora", adapter_name=["cogvideox-lora"])
|
||||
+ pipe.set_adapters(["cogvideox-lora"], [1.0])
|
||||
|
||||
video = pipe("<my-awesome-prompt>").frames[0]
|
||||
export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**注意：** 对于图像到视频的微调，您必须从 [此](https://github.com/huggingface/diffusers/pull/9482) 分支安装 diffusers（该分支添加了 CogVideoX 图像到视频的 LoRA 加载支持），直到它被合并。
|
||||
|
||||
在下方的部分中，我们提供了在本仓库中探索的更多选项的详细信息。它们都试图通过尽可能减少内存需求，使视频模型的微调变得尽可能容易。
|
||||
|
||||
## 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 +78,7 @@ 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 +90,52 @@ 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
|
||||
注意：本代码未在 MPS 上测试，建议在 Linux 环境下使用 CUDA文件测试。
|
||||
|
||||
## 内存需求
|
||||
|
||||
训练支持并验证的内存优化包括：
|
||||
<table align="center">
|
||||
<tr>
|
||||
<td align="center"><a href="https://www.youtube.com/watch?v=UvRl4ansfCg"> 使用 PyTorch 消除 OOM</a></td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td align="center"><img src="assets/slaying-ooms.png" style="width: 480px; height: 480px;"></td>
|
||||
</tr>
|
||||
</table>
|
||||
|
||||
- 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
|
||||
|
||||
<details>
|
||||
<summary> AdamW </summary>
|
||||
|
||||
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]
|
||||
>
|
||||
> 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。
|
||||
>
|
||||
> I2V训练会使用视频的第一帧进行微调。 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。
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,3 @@
|
||||
# 欢迎你们的贡献
|
||||
|
||||
本项目属于非常初级的阶段
|
||||
+16
-17
@@ -1,17 +1,16 @@
|
||||
accelerate
|
||||
bitsandbytes
|
||||
diffusers
|
||||
transformers
|
||||
huggingface_hub
|
||||
hf_transfer
|
||||
peft
|
||||
decord
|
||||
wandb
|
||||
pandas
|
||||
torch
|
||||
torchvision
|
||||
torchao
|
||||
sentencepiece
|
||||
imageio-ffmpeg
|
||||
imageio
|
||||
numpy==2.1.1
|
||||
accelerate>=1.0.0
|
||||
bitsandbytes>=0.44.1
|
||||
diffusers>=0.30.4
|
||||
transformers>=0.45.2
|
||||
huggingface_hub>=0.25.2
|
||||
hf_transfer>=0.1.8
|
||||
peft>=0.13.1
|
||||
decord>=0.6.0
|
||||
wandb>=0.18.3
|
||||
pandas>=2.4.1
|
||||
torch>=2.4.0
|
||||
torchvision>=0.19.0
|
||||
torchao>=0.5.0
|
||||
sentencepiece>=0.2.0
|
||||
imageio-ffmpeg>=0.5.1
|
||||
numpy>=2.1.2
|
||||
Reference in New Issue
Block a user