Open-Sora：开源版的Sora

项目简介

本项目希望通过开源社区的力量复现Sora，由北大-兔展AIGC联合实验室共同发起，当前我们资源有限仅搭建了基础架构，无法进行完整训练，希望通过开源社区逐步增加模块并筹集资源进行训练，当前版本离目标差距巨大，仍需持续完善和快速迭代，欢迎Pull request！！！

项目阶段：

• 基本的

1. 设置代码库并在景观数据集上训练无条件模型。

2. 训练可提高分辨率和持续时间的模型。

• 扩展

1. 在景观数据集上进行text2video实验。

2. 在 video2text 数据集上训练 1080p 模型。

3. 具有更多条件的控制模型。

4. 在 video2text 数据集上训练 1080p 模型。

5. 具有更多条件的控制模型。

• 

仓库结构

要求和安装

推荐要求如下。

• Python >= 3.8

• Pytorch >= 1.13.1

• CUDA 版本 >= 11.7

• 安装所需的包：

用法

数据集

 参考Data.md

Video-VQVAE (VideoGPT) 

训练

请参阅原始存储库。使用 scripts/train_vqvae.py 脚本训练 Video-VQVAE。执行 python scripts/train_vqvae.py -h 以获取有关所有可用训练设置的信息。下面列出了更多相关设置的子集以及默认值。

VQ-VAE 特定设置

• --embedding_dim ：码本嵌入的维数

• --n_codes 2048 ：码本中的代码数量

• --n_hiddens 240 ：残差块中隐藏特征的数量

• --n_res_layers 4 ：剩余块的数量

• --downsample 4 4 4 ：编码器的 T H W 下采样步长

训练设置

• --gpus 2 ：分布式训练的GPU数量

• --sync_batchnorm ：使用 > 1 GPU 时使用 SyncBatchNorm 而不是 BatchNorm3d

• --gradient_clip_val 1 ：训练的梯度裁剪阈值

• --batch_size 16 ：每个 GPU 的批量大小

• --num_workers 8 ：每个 DataLoader 的工作人员数量

数据集设置

• --data_path <path> ： hdf5 文件或包含 train 和 test 文件夹以及视频子目录的文件夹的路径

• --resolution 128 ：训练的空间分辨率

• --sequence_length 16 ：时间分辨率，或视频剪辑长度

重建

项目链接