# 参数do_classifier_free_guidance设置为True可以启用无分类器指导,增强生成内容一致性和多样性 # num_videos_per_prompt控制每个prompt想要生成的视频数量 # max_sequence_length控制输入序列的最大长度 prompt_embeds, _ = pipe.encode_prompt( prompt=prompt, do_classifier_free_guidance=True, num_videos_per_p...
参数do_classifier_free_guidance设置为True可以启用无分类器指导,增强生成内容一致性和多样性 num_videos_per_prompt控制每个prompt想要生成的视频数量 max_sequence_length控制输入序列的最大长度 prompt_embeds, _ = pipe.encode_prompt( prompt=prompt, do_classifier_free_guidance=True, num_videos_per_prompt=1,...
数量# max_sequence_length控制输入序列的最大长度prompt_embeds,_=pipe.encode_prompt(prompt=prompt,do_classifier_free_guidance=True,num_videos_per_prompt=1,max_sequence_length=226,device="cuda",dtype=torch.float16,)video=pipe(num_inference_steps=50,guidance_scale=6,prompt_embeds=prompt_embeds,).f...
引导的比例,默认为 6.0parser.add_argument("--guidance_scale",type=float, default=6.0,help="The scale for classifier-free guidance")# 添加一个可选参数,指定每个提示生成的视频数量,默认为 1parser.add_argument("--num_videos_per_prompt",type=int, default=1,help="Number of videos to generate ...
CogVideoX-5b,托管在Hugging Face上,是一款领先的开源视频生成模型,以其高质量的输出和令人印象深刻的视觉效果脱颖而出。该模型特别突出的是其支持各种推理精度的能力,这使用户可以根据其系统能力管理VRAM的消耗。具有226个标记的提示长度限制... 内容导读 CogVideo...
# 参数do_classifier_free_guidance设置为True可以启用无分类器指导,增强生成内容一致性和多样性 # num_videos_per_prompt控制每个prompt想要生成的视频数量 # max_sequence_length控制输入序列的最大长度 prompt_embeds,_=pipe.encode_prompt( prompt=prompt, ...
可以考虑用Cog,将AI服务部署在云上,serverless。 我们来看下,如何用Cog将其上云。 找一台开发服务器 Cog 安装 代码语言:bash AI代码解释 sudocurl-o/usr/local/bin/cog-Lhttps://github.com/replicate/cog/releases/latest/download/cog_`uname-s`_`uname-m`sudochmod+x /usr/local/bin/cog ...
torch_dtype=torch.float16).to("cuda")# 参数do_classifier_free_guidance设置为True可以启用无分类器指导,增强生成内容一致性和多样性 # num_videos_per_prompt控制每个prompt想要生成的视频数量 # max_sequence_length控制输入序列的最大长度 prompt_embeds,_=pipe.encode_prompt(prompt=prompt,do_classifier_free...
COGclassifier can automatically perform the processes from searching query sequences into the COG database, to annotation and classification of gene functions, to generation of publication-ready figures (See figure below).Fig.1: Barchart of COG funcitional category classification result for E.coli...
optimizers import COBYLA def train_classifier(data, labels, num_layers, num_shots): num_features = len(data[0]) num_qubits = num_features * 2 # Encode the data qc_data = encode_data(data) # Construct the variational circuit qc_variational = construct_variational_circuit(num_qubits, num_...