Open-Sora环境搭建&推理测试

引子

　　Sora，2024年2月15日，OpenAI发布的人工智能文生视频大模型。支持60秒视频生成，震荡了国内国际学术圈、广告圈、AI教培圈。Sora最主要有三个优点：第一，“60s超长视频”，之前文本生成视频大模型一直无法真正突破AI视频的4秒连贯性瓶颈，而Sora直接做到了60秒连贯视频。第二，单视频既能有多角度镜头也能一镜到底，可以很好地展现场景中的光影关系、各个物体间的物理遮挡、碰撞关系，并且镜头丝滑可变。第三，Sora所合成的内容与物理世界规律保持一致，即不会出现违反世界客观规律的视觉信息。嗯，这段是我抄的，其实还是有些不符合物理世界规律的地方。说明OpenAI也亲自下场来卷文生图的这个领域了，当然我们现在没办法直接试用Sora看效果，那么今天的主角出场，Open-Sora，北京大学与兔展智能联合发起的Sora复现计划，旨在联合开源社区力量完成对Sora的复现。2024年3月1日正式公开，这也快一个月了，估摸着bug也解的差不多了。OK，那就让我们开始吧。

一、环境安装

1、代码仓库

https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

cd /datas/work/zzq

mkdir OpenSora & cd OpenSora

git clone https://github.com/hpcaitech/Open-Sora

2、docker内安装依赖

docker pull pytorch/pytorch:2.2.2-cuda12.1-cudnn8-devel

docker run -it --gpus=all --rm -v /datas/work/zzq/:/workspace pytorch/pytorch:2.2.2-cuda12.1-cudnn8-devel bash

apt-get update && apt-get install libgl1

apt-get install libglib2.0-0

pip3 install torch torchvision -i Simple Index

pip3 install -U xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

pip install packaging ninja -i Simple Index

pip install flash-attn --no-build-isolation -i Simple Index

cd Open-Sora

pip install -v . -i Simple Index

pip install gradio -i Simple Index

git clone https://github.com/NVIDIA/apex

cd apex

pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --no-build-isolation --config-settings "--build-option=--cpp_ext" --config-settings "--build-option=--cuda_ext" .

3、模型下载

https://github.com/hpcaitech/Open-Sora?tab=readme-ov-file#model-weights

stabilityai 模型

魔搭社区

t5模型

https://huggingface.co/DeepFloyd/t5-v1_1-xxl/tree/main

根据16X512X512.py文件中的设置，放置预训练模型

二、测试

1、推理

显卡不支持，关掉flashattn

torchrun --standalone --nproc_per_node 1 scripts/inference.py configs/opensora/inference/16x256x256.py --ckpt-path /workspace/OpenSora/Open-Sora/OpenSora-v1-HQ-16x256x256.pth --prompt-path ./assets/texts/t2v_samples.txt

注：--ckpt-path一定要是绝对路径，否则会网络下载模型

视频生成路径

生成视频效果