/ Модель

Характеристики

Библиотека
diffusers
Опубликована
27 ноя 2024

LTX-Video-diffusers

Генерация видеоТекст → видео3 профессии

Неофициальные веса LTX-Video 0.9.0 в формате Diffusers для генерации видео по тексту и изображению.

166скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены25 дек 2024

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Видео» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели сгенерируют результат по каждой задаче. Опубликованный тест появится на этой странице.

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

Это неофициальная версия весов LTX-Video 0.9.0 в формате Diffusers, размещённая пользователем a-r-r-o-w. Модель предназначена для генерации видео по текстовому описанию; в карточке также приведён сценарий генерации видео по изображению.

Репозиторий использует библиотеку Diffusers и формат весов Safetensors. Карточка не сообщает размер модели, длину контекста, поддерживаемые языки или лицензию. Поскольку это неофициальная публикация, сведения о происхождении и условиях использования следует сверять с исходной моделью.

Сценарии применения

  • Создание короткого видео по текстовому описанию
  • Анимация изображения с помощью текстовой подсказки
  • Подготовка видеоклипов для творческих проектов

Ограничения

Публикация неофициальная; README не приводит подтверждённых характеристик качества и условий лицензирования. Для image-to-video сценария отдельный pipeline-тег в метаданных отсутствует.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Unofficial Diffusers-format weights for https://huggingface.co/Lightricks/LTX-Video (version 0.9.0).

Text-to-Video:

import torch
from diffusers import LTXPipeline
from diffusers.utils import export_to_video

pipe = LTXPipeline.from_pretrained("a-r-r-o-w/LTX-Video-diffusers", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.to("cuda")

prompt = "A woman with long brown hair and light skin smiles at another woman with long blonde hair. The woman with brown hair wears a black jacket and has a small, barely noticeable mole on her right cheek. The camera angle is a close-up, focused on the woman with brown hair's face. The lighting is warm and natural, likely from the setting sun, casting a soft glow on the scene. The scene appears to be real-life footage"
negative_prompt = "worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted"

video = pipe(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=704,
    height=480,
    num_frames=161,
    num_inference_steps=50,
).frames[0]
export_to_video(video, "output.mp4", fps=24)

Image-to-Video:

import torch
from diffusers import LTXImageToVideoPipeline
from diffusers.utils import export_to_video, load_image

pipe = LTXImageToVideoPipeline.from_pretrained("a-r-r-o-w/LTX-Video-diffusers", torch_dtype=torch.bfloat16)
pipe.to("cuda")

image = load_image(
    "https://huggingface.co/datasets/a-r-r-o-w/tiny-meme-dataset-captioned/resolve/main/images/8.png"
)
prompt = "A young girl stands calmly in the foreground, looking directly at the camera, as a house fire rages in the background. Flames engulf the structure, with smoke billowing into the air. Firefighters in protective gear rush to the scene, a fire truck labeled '38' visible behind them. The girl's neutral expression contrasts sharply with the chaos of the fire, creating a poignant and emotionally charged scene."
negative_prompt = "worst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted"

video = pipe(
    image=image,
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    width=704,
    height=480,
    num_frames=161,
    num_inference_steps=50,
).frames[0]
export_to_video(video, "output.mp4", fps=24)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · diffusers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
a63a6c3

0 моделей