项目简介
一个开源的视频生成模型，专为单GPU设备优化，减少显存占用，让视频创作更简单
Mochi 1预览版是一个开放的最先进的视频生成模型，具有高保真度运动和初步评估中强烈的即时依从性。该模型极大地缩小了封闭式和开放式视频生成系统之间的差距。我们将在宽松的 Apache 2.0 许可证下发布该模型。在我们的游乐场上免费尝试这个模型。
这是Genmoai txt2video 模型的一个正在进行中的分支，经过优化，可以在具有减少的 VRAM 的单个 GPU 节点上运行。
48GB 的性能相当强大，但现在应该只能使用单个 24GB GPU 来运行。
适合 24GB VRAM 爱好者
不要超过 61 帧并尝试 640x480。VRAM 主要使用帧数和分辨率。推理步骤不应改变 VRAM 使用，但创建视频所需的时间会随着步骤而变化。100 步似乎没问题，可能需要 15-25 分钟。原始源使用了 200 个步骤，但这将花费大约两倍的时间。
Windows 尚未测试，但它可能可以工作吗？˙\ (ツ) /˙
如果您的系统已经使用 VRAM 来运行桌面，您可能需要进一步降低设置。
技术
大多数情况下，只是在不需要时将 vae、te、dit 等来回转移到 cpu，并在各处使用 bfloat16。这可能需要大量的系统 RAM (~64GB)，或者如果系统 RAM 为 <=32G，因为 T5 和 DIT 仍然相当大，则如果必须恢复使用页面文件，则可能会特别慢。与 DIT 步骤中花费的推理时间相比，来回移动模型的时间相当短。
安装
使用uv安装：
git clone https://github.com/genmoai/modelscd modelspip install uvuv venv .venvsource .venv/bin/activateuv pip install -e .
下载权重
从Hugging Face或通过下载权重 magnet:?xt=urn:btih:441da1af7a16bcaa4f556964f8028d7113d21cbb&dn=weights&tr=udp://tracker.opentrackr.org:1337/announce 到计算机上的文件夹。
运行
启动渐变 UI
python3 -m mochi_preview.gradio_ui --model_dir "<path_to_downloaded_directory>"或者直接从 CLI 生成视频
python3 -m mochi_preview.infer --prompt "A hand with delicate fingers picks up a bright yellow lemon from a wooden bowl filled with lemons and sprigs of mint against a peach-colored background. The hand gently tosses the lemon up and catches it, showcasing its smooth texture. A beige string bag sits beside the bowl, adding a rustic touch to the scene. Additional lemons, one halved, are scattered around the base of the bowl. The even lighting enhances the vibrant colors and creates a fresh, inviting atmosphere." --seed 1710977262 --cfg-scale 4.5 --model_dir "<path_to_downloaded_directory>"代替 <path_to_downloaded_directory> 与模型目录的路径。
模型架构
Mochi 1 代表了开源视频生成领域的重大进步，具有基于我们新颖的非对称扩散变压器 (AsymmDiT) 架构构建的 100 亿参数扩散模型。它完全从头开始训练，是有史以来公开发布的最大的视频生成模型。最重要的是，它是一个简单、可破解的架构。此外，我们还发布了一个推理工具，其中包括高效的上下文并行实现。
除了 Mochi 之外，我们还开源了我们的视频 AsymmVAE。我们使用非对称编码器-解码器结构来构建高效的高质量压缩模型。我们的 AsymmVAE 因果地将视频压缩到 128 倍小尺寸，并通过 8x8 空间压缩和 6x 时间压缩到 12 通道潜在空间。
项目链接
https://github.com/victorchall/genmoai-smol
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