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# CogVideoX Factory 🧪
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在 24GB GPU 内存下微调 Cog 系列视频模型以生成自定义视频 ⚡️📼
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TODO：添加有趣的视频结果表
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## 快速开始
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确保已安装所需的依赖：`pip install -r requirements.txt`。
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然后下载数据集：
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```bash
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# 安装 `huggingface_hub`
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huggingface-cli download --repo-type dataset Wild-Heart/Disney-VideoGeneration-Dataset --local-dir video-dataset-disney
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```
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然后启动文本到视频的 LoRA 微调：
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```bash
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TODO
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```
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我们现在可以使用训练好的模型进行推理：
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```python
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TODO
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```
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我们还可以使用 LoRA 微调 5B 版本：
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```python
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TODO
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```
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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。
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## 数据集准备
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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！
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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`。
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`prompts.txt` 文件应包含逐行分隔的提示：
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```
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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。
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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。
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...
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```
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`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。
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```bash
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videos/00000.mp4
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videos/00001.mp4
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...
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```
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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：
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```bash
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/dataset
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├── prompts.txt
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├── videos.txt
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├── videos
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├── videos/00000.mp4
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├── videos/00001.mp4
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├── ...
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```
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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。
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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。
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```bash
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huggingface-cli download --repo-type dataset Wild-Heart/Disney-VideoGeneration-Dataset --local-dir video-dataset-disney
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```
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TODO：添加一个关于创建和使用预计算嵌入的部分。
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## 训练
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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。
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查看 `*.sh` 文件
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注意：未在 MPS 上测试
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## 内存需求
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<table align="center">
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<tr>
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<td align="center"><a href="https://www.youtube.com/watch?v=UvRl4ansfCg"> 使用 PyTorch 消除 OOM</a></td>
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</tr>
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<tr>
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<td align="center"><img src="assets/slaying-ooms.png" style="width: 480px; height: 480px;"></td>
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</tr>
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</table>
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支持和验证的内存优化训练选项包括：
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- [`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。
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- [`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
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- 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。
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> [!IMPORTANT]
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> 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。
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> 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。
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### LoRA 微调
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> [!NOTE]
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> 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。
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> 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：
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> `ffmpeg -i input.mp4 -frames:v 1 frame.png`，
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> 或提供一个有效且可访问的图像 URL。
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