更强的细节描述和推理能力:与 CLIP 相比,MLLM 在图像细节描述和复杂推理方面表现出更强的能力。 零样本学习能力: MLLM 可以通过遵循预先添加到用户提示中的系统指令来充当零样本学习器,帮助文本特征更加关注关键信息。 更适合扩散模型的因果注意力机制: 如图 9 所示,MLLM 基于因果注意力机制,而 T5-XXL 采用双向...
VideoRefer Suite: Advancing Spatial-Temporal Object Understanding with Video LLM VideoRefer can understand any object you're interested within a video. 📰 News [2025.2.27]🔥VideoRefer Suite has been accepted to CVPR2025! [2025.2.18]🔥We Release theVideoRefer-700K dataseton HuggingFace. ...
混元Video 的 Text Encoder 有两个——CLIP 和 LLaVA,其中 CLIP 所需的显存很小,但 LLaVA 作为一个 LLM,需要至少 16G 显存。与 DiT 类似,我们在 LLaVa 上也进行逐个 Layer offload,成功将其显存需求降低到 6G 以内。 03.代码样例 首先clone 并安装 DiffSynth-Studio:https://github.com/modelscope/DiffSy...
huggingface-cli download --resume-download Alpha-VLLM/Lumina-Video-f24R960 --local-dir ./ckpts/f24R960 3. 运行推理 你可以使用以下命令快速生成一段 4 秒的视频,分辨率为 1248x704,帧率为 24fps: python -u generate.py \ --ckpt ./ckpts/f24R960 \ --resolution 1248x704 \ --fps 24 \ -...
huggingface-cli download --resume-download Alpha-VLLM/Lumina-Video-f24R960 --local-dir ./ckpts/f24R960 Inference You can quickly run video generation using the command below: # Example for generatingan video with 4s duration, fps=24, resolution=1248x704 python -u generate.py \ --ckpt ...
huggingface-cli download --resume-download Alpha-VLLM/Lumina-Video-f24R960 --local-dir ./ckpts/f24R960 3. 运行推理 你可以使用以下命令快速生成一段 4 秒的视频,分辨率为 1248x704,帧率为 24fps: python -u generate.py \ --ckpt ./ckpts/f24R960 \ ...
iaynAmesFi?-lT>leVYcZDc!8ijlP;Yo<) z?Vxdy*o^Pu`7xh-LbHi)7J<@x0yv{;R=B=A2$Kb>dqYrUFxP&JG|DabP?!?aRs)O3 zxH}9@s=IyF!7ggF)f}rc&>II%!x9gNV#5}B&IG;qXQiWvki`~-ODYZdaPyrshUM-w&WM8C*bk@lO)ADTTH=z#`BBm2h3oMGz*2&Hv+B0(*uahys zO6?3?kEyq{J#l^~%ru2CaxzNqGw...
huggingface-cli download --resume-download Alpha-VLLM/Lumina-Video-f24R960 --local-dir ./ckpts/f24R960 1. 3. 运行推理 你可以使用以下命令快速生成一段 4 秒的视频,分辨率为 1248x704,帧率为 24fps: python-ugenerate.py\--ckpt./ckpts/f24R960\--resolution1248x704\--fps24\--frames96\--pr...
2l0LdGfl93bvwP61uCKK+llmu9GWyZekpHUjrnPGPwrW07XtL08qtrbfbr2NCFhhPQDqR1H4ColP okUore5p6Vd2327UtcuWuEhhGFeQZXZnooGfQcA9+ldFBqVtqdvHcWr+ZCc4baRnt0PNcFq/jy01 fSpNPbTZ4Y3K5KTKCMEHH3fapvC/iXTVuI9Ks9PuoXkYtneJQTjkseCOnpWUoXVzRTs7HcYp0FrA kpuBbw+c4w0m0ByPTOOaEcOMfdJ7VKx8uM8HIHTHWsjZ...
混元Video 的 Text Encoder 有两个——CLIP 和 LLaVA,其中 CLIP 所需的显存很小,但 LLaVA 作为一个 LLM,需要至少 16G 显存。与 DiT 类似,我们在 LLaVa 上也进行逐个 Layer offload,成功将其显存需求降低到 6G 以内。 03.代码样例 首先clone 并安装 DiffSynth-Studio:https://github.com/modelscope/DiffSy...