视频生成: 基于Stable Diffusion的微调方法_casual-attention

    chatGPT带来了几个月的AIGC热度，文本图像生成模型大行其道，但AI在视频生成任务上尚没有较好的开源仓库，并受限于“缺那么几百块A100"的资源问题，大多数人无法展开视频生成的研究。好在目前有不少针对视频生成的相关paper，也有不少开源实现，事实上缺的是一个完整的训练+推理+Pretrained模型，本文要解决的就是这个问题。

    1. Stable Diffusion以及其中Unet结构，下图摘自论文: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

    为了支持视频生成，需要对Unet结构中的部分模块进行改造，包括2d卷积以及Self-Attention和Cross-Attention。在许多的Stable Diffusion开源实现中，Tune A Video这篇论文的代码较为干净简洁，在利用Stable Diffusion V1-4权重作为pretrained，参考Make A Video利用3d伪引入空间信息，并且保留Tune A Video中关于Sparse Cross Attention的修改。

    2. 3d伪卷积引入时空相关信息，图片摘自Make A Video

    代码实现引用lucidrains的make-a-video-pytorch，并且加入关于时空的Position Embedding部分。

    3. Sparse Casual Attention 

    出于节省运算量的目的，当前帧跟第一帧和当前帧的前一帧做Cross Attention，这个只是运算上的调整，Cross Attention结构并无修改。

    4. 3090如何训练

    大多数论文，训练视频生成都是采用8张A100做微调，或者利用成百上千的GPU进行大规模训练。对于咱穷人来说，只有两块3090，训练方法分步骤进行:

    a. 128x128

    b. 256x256，batch size单卡为4，grad accumulation设置为100

  5. 数据集

  视频数据集webvid, hdvila100m

  图片数据集laion400m

  我简单实验下来，加上图片数据集混合训练文本生成效果会更好一些。

  代码开源于: https://github.com/xuduo35/MakeLongVideo