Характеристики

Базовая модель: Wan2.2-TI2V-5B-Diffusers
Опубликована: 7 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

LongLive-2.0-5B-Diffusers

Rabinovich

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

Модель LongLive-2.0-5B в формате Diffusers для генерации видео по текстовому описанию в SGLang Diffusion.

15 319скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Rabinovich/LongLive-2.0-5B-Diffusers — перекладка модели LongLive-2.0-5B в структуру каталогов Diffusers для непосредственной загрузки в SGLang Diffusion. Весовые параметры генератора взяты из Efficient-Large-Model/LongLive-2.0-5B, а планировщик, текстовый энкодер, токенизатор и VAE — из Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B-Diffusers; архитектура использует LongLive2Pipeline.

Модель предназначена для генерации видео по текстовому описанию. В качестве примера README показывает создание ролика по запросу о роботе в лаборатории с 61 кадром, разрешением 480×832 и четырьмя шагами инференса. Репозиторий распространяется по лицензии NVIDIA Open Model License. Метаданные указывают на объединение LongLive-2.0-5B и Wan2.2-TI2V-5B-Diffusers; формат файлов — Diffusers и safetensors.

Сценарии применения

создание коротких роликов по текстовому запросу
визуализация сцен и персонажей по описанию
генерация демонстрационных видео для творческих проектов

Ограничения

Пример запуска в README показывает ролик длиной 61 кадр при разрешении 480×832 и четырёх шагах инференса; качество и надёжность для других параметров не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.10Универсальные способностиВидео, анимация и 3DAI помогает создавать, анализировать и преобразовывать динамический визуальный контент и 3D-сцены.18 задач3 279моделей I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LongLive-2.0-5B (Diffusers-format, for SGLang Diffusion)

A diffusers-directory-layout repackaging of Efficient-Large-Model/LongLive-2.0-5B so it loads directly in SGLang Diffusion (sglang.multimodal_gen) without any runtime overlay/materialization.

transformer/ — the generator weights extracted from the original model_bf16.pt, kept in their original (model.*) naming; SGLang's LongLive2Transformer3DModel.param_names_mapping maps them to the diffusers module names at load (same convention as LingBot-World).
scheduler / text_encoder / tokenizer / vae — taken from Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B-Diffusers.
model_index.json _class_name = LongLive2Pipeline.

Usage (SGLang)

sglang generate --model-path Rabinovich/LongLive-2.0-5B-Diffusers \
  --prompt "A compact silver robot walks through a clean robotics lab." \
  --num-frames 61 --height 480 --width 832 --num-inference-steps 4 --save-output

Original model & method: NVlabs/LongLive. License: NVIDIA Open Model License

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Пайплайн LongLive2Pipeline не входит в diffusers 0.41.0.dev0: нужен custom_pipeline.

Ревизия весов: 37664a6