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体验地址：丹摩DAMODEL官网

CogVideoX 简介

智谱 AI 在 8 月 6 日宣布了一个令人兴奋的消息：他们将开源视频生成模型 CogVideoX，目前，其提示词上限为 226 个 token，视频长度为 6 秒，帧率为 8 帧 / 秒，视频分辨率为 720*480，而这仅仅是初代，性能更强参数量更大的模型正在路上。

CogVideoX 的核心在于它的 3D 变分自编码器，这项技术能够将视频数据压缩至原来的 2%，极大地降低了模型处理视频时所需的计算资源，还巧妙地保持了视频帧与帧之间的连贯性，有效避免了视频生成过程中可能出现的闪烁问题。

• 为了进一步提升内容的连贯性，CogVideoX 采用了 3D 旋转位置编码（3D RoPE）技术，使得模型在处理视频时能够更好地捕捉时间维度上的帧间关系，建立起视频中的长期依赖关系，从而生成更加流畅和连贯的视频序列。

• 在可控性方面，智谱 AI 研发了一款端到端的视频理解模型，这个模型能够为视频数据生成精确且与内容紧密相关的描述。这一创新极大地增强了 CogVideoX 对文本的理解和对用户指令的遵循能力，确保了生成的视频不仅与用户的输入高度相关，而且能够处理超长且复杂的文本提示。

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本篇将详细介绍使用丹摩服务器部署和初步使用 CogVideoX 的实践流程。

CogVideoX 部署实践流程

创建丹摩实例

• 首先进入控制台，选择 GPU 云实例，点击创建实例：
  

• 由于 CogVideoX 在 FP-16 精度下的推理至少需 18GB 显存，微调则需要 40GB 显存。

• 创建成功，运行中：

配置环境和依赖

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基于官方代码仓库的配置方法推荐您阅读，点击跳转

平台已预置了调试好的代码库，您可开箱即用，以下是配置方法：

• 进入 JupyterLab 后，打开终端，首先拉取 CogVideo 代码的仓库

wget http://file.s3/damodel-openfile/CogVideoX/CogVideo-main.tar

• 下载完成后解压缩CogVideo-main.tar

tar -xf CogVideo-main.tar

• 其次，进入 CogVideo-main 文件夹，输入安装对应依赖：

cd CogVideo-main/
pip install -r requirements.txt

以上依赖安装好后，可以在终端输入 python，然后输入以下代码进行测试：

import torch
from diffusers import CogVideoXPipeline
from diffusers.utils import export_to_video

• 显示如下状态，没有报错就说明依赖安装成功！输入quit()可退出 python。
  

模型与配置文件

除了配置代码文件和项目依赖，还需要上传 CogVideoX 模型文件和对应的配置文件。

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基于官方模型仓库的配置方法推荐您阅读，点击跳转

平台已为您预置了 CogVideoX 模型，您可内网高速下载，执行以下命令：

cd /root/workspace
wget http://file.s3/damodel-openfile/CogVideoX/CogVideoX-2b.tar

下载完成后解压缩CogVideoX-2b.tar

tar -xf CogVideoX-2b.tar

解压后的目录如图所示

开始运行

调试

• 进入CogVideo-main文件夹，运行test.py文件：

cd /root/workspace/CogVideo-main
python test.py

• test.py 代码内容如下，主要使用diffusers库中的CogVideoXPipeline模型，加载了一个预训练的 CogVideo 模型，然后根据一个详细的文本描述（prompt），生成对应视频：

import torch
from diffusers import CogVideoXPipeline
from diffusers.utils import export_to_video# prompt里写自定义想要生成的视频内容
prompt = "A panda, dressed in a small, red jacket and a tiny hat, sits on a wooden stool in a serene bamboo forest. The panda's fluffy paws strum a miniature acoustic guitar, producing soft, melodic tunes. Nearby, a few other pandas gather, watching curiously and some clapping in rhythm. Sunlight filters through the tall bamboo, casting a gentle glow on the scene. The panda's face is expressive, showing concentration and joy as it plays. The background includes a small, flowing stream and vibrant green foliage, enhancing the peaceful and magical atmosphere of this unique musical performance."pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained("/root/workspace/CogVideoX-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置，此处是放在了数据盘中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_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,
).frames[0]export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)

• 运行成功后，可以在当前文件夹中找到对应prompt生成的 output.mp4 视频：

webUI

模型官方也提供了 webUIDemo，进入CogVideo-main文件夹，运行gradio_demo.py文件：

cd /root/workspace/CogVideo-main
python gradio_demo.py

此时我们需要通过丹摩平台提供的端口映射能力，把内网端口映射到公网；

进入GPU 云实例页面，点击操作-更多-访问控制：

点击添加端口，添加7870端口

添加成功后，通过访问链接即可访问到刚刚启动的gradio页面：

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