AIGC专栏17------EasyAnimate V5版本详解 应用MMDIT结构，拓展模型规模到12B 支持不同控制输入的控制模型
- 学习前言
- 相关地址汇总
- 测试效果
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- [Image to Video](#Image to Video)
- [Text to Video](#Text to Video)
- EasyAnimate详解
- 项目使用
学习前言
前段时间开源了CogVideoX-Fun，学习了很多CogVideoX的代码与思想理念，发现EasyAnimate之前的版本存在非常多不合理的地方，比如说embedding的添加方式、模型规模等。在这个基础上我们开发了EasyAnimateV5，提升了EasyAnimate系列的模型生成能力。
另外，筛选了一大批不同控制条件的视频，训练了带有不同控制能力的EasyAnimateV5模型。
相关地址汇总
源码下载地址
https://github.com/aigc-apps/EasyAnimate
HF测试链接
https://huggingface.co/spaces/alibaba-pai/EasyAnimate
感谢大家的关注。
测试效果
Image to Video
Text to Video
EasyAnimate详解
技术储备
Diffusion Transformer (DiT)
DiT基于扩散模型，所以不免包含不断去噪的过程，如果是图生图的话，还有不断加噪的过程，此时离不开DDPM那张老图，如下：
DiT相比于DDPM，使用了更快的采样器，也使用了更大的分辨率，与Stable Diffusion一样使用了隐空间的扩散，但可能更偏研究性质一些，没有使用非常大的数据集进行预训练，只使用了imagenet进行预训练。
与Stable Diffusion不同的是，DiT的网络结构完全由Transformer组成，没有Unet中大量的上下采样，结构更为简单清晰。
Stable Diffusion 3
在2024年3月，Stability AI发布了Stable Diffusion 3，Stable Diffusion 3一个模型系列，参数量从 800M 到 8B 不等。相比于过去的Stable Diffusion，Stable Diffusion 3的生图质量更高，且更符合人类偏好。
Stable Diffusion 3做了多改进，比如文本信息注入的方式，DiT模型在最初引入文本时，通常使用Cross Attention的方法结合文本信息，如Pixart-α、hunyuan DiT等。Stable Diffusion 3通过Self-Attention引入文本信息。相比于Cross Attention，使用Self-Attention引入文本信息不仅节省了Cross Attention的参数量，还节省了Cross Attention的计算量。
Stable Diffusion 3还引入了RMS-Norm。，在每一个attention运算之前，对Q和K进行了RMS-Norm归一化，用于增强模型训练的稳定性。
同时使用了更大的VQGAN，VQGAN压缩得到的特征维度从原来的4维提升到16维等。
CogVideoX
2024年8月，智谱开源视频生成模型CogVideoX，先是2B模型，而后是5B模型，近期还开源了V1.5的模型，几个视频生成模型能力都非常强悍，极大的提高了视频开源模型的水准。
CogVideoX主要具有以下特点：
- 自主研发了一套高效的三维变分自编码器结构（3D VAE）。降低了视频扩散生成模型的训练成本和难度。结合 3D RoPE 位置编码模块，该技术提升了在时间维度上对帧间关系的捕捉能力，从而建立了视频中的长期依赖关系。
- 拓展视频模型规模到5B，提升了模型的理解能力，使得模型能够处理超长且复杂的 prompt 指令。
- 模型与Stable Diffusion 3一致，将文本、时间、空间融合在一起，通过 Full Attention 机制优化模态间的交互效果。
算法细节
EasyAnimateV5特点
在EasyAnimateV5版本中，我们在大约10m SAM图片数据+26m 图片视频混合的预训练数据上进行了从0开始训练。与之前类似的是，EasyAnimateV5依然支持图片与视频预测与中文英文双语预测，同时支持文生视频、图生视频和视频生视频。
参考CogVideoX，我们缩短了视频的总帧数并减少了视频的FPS以加快训练速度，最大支持FPS为8，总长度为49的视频生成。我们支持像素值从512x512x49、768x768x49、1024x1024x49与不同纵横比的视频生成。
对比EasyAnimateV4，EasyAnimateV5还突出了以下特点：
- 应用MMDIT结构，拓展模型规模到12B。
- 支持不同控制输入的控制模型。
- 参考图片添加Noise。
- 更多数据和更好的多阶段训练。
应用MMDIT结构，拓展模型规模到12B
参考Stable Diffusion 3和CogVideoX，在我们的模型中，我们将文本和视频嵌入连接起来以实现Self-Attention，从而更好地对齐视觉和语义信息。然而，这两种模态的特征空间之间存在显著差异，这可能导致它们的数值存在较大差异，这并不利于二者进行对齐。
为了解决这个问题，还是参考Stable Diffusion 3，我们采用MMDiT架构作为我们的基础模型，我们为每种模态实现了不同的to_k、to_q、to_v和前馈网络（FFN），并在一个Self-Attention中实现信息交互，以增强它们的对齐。
另外，为了提高模型的理解能力，我们将模型进行了放大，参考Flux，我们模型的总参数量扩展到了12B。
添加控制信号的EasyAnimateV5
在原本Inpaint模型的基础上，我们使用控制信号替代了原本的mask信号，将控制信号使用VAE编码后作为Guidance与latent一起进入patch流程。该方案已经在CogVideoX-FUN的实践中证实有效。
我们在26m的预训练数据中进行了筛选，选择出大约443k高质量视频，同时使用不同的处理方式包含OpenPose、Scribble、Canny、Anime、MLSD、Hed和Depth进行控制条件的提取，作为condition控制信号进行训练。
在进行训练时，我们根据不同Token长度，对视频进行缩放后进行训练。整个训练过程分为两个阶段，每个阶段的13312（对应512x512x49的视频），53248（对应1024x1024x49的视频）。
以EasyAnimateV5-Control为例子，其中：
- 13312阶段，Batch size为128，训练步数为5k
- 53248阶段，Batch size为96，训练步数为2k。
工作原理图如下：
参考图片添加Noise
在CogVideoX-FUN的实践中我们已经发现，在视频生成中，在视频中添加噪声对视频的生成结果有非常大的影响。参考CogVideoX和SVD，在非0的参考图向上添加Noise以破环原图，追求更大的运动幅度。
我们在模型中为参考图片添加了Noise。与CogVideoX一致，在进入VAE前，我们在均值为-3.0、标准差为0.5的正态分布中采样生成噪声幅度，并对其取指数，以确保噪声的幅度在合理范围内。
函数生成与输入视频相同形状的随机噪声，并根据已计算的噪声幅度进行缩放。噪声仅添加到有效值（不需要生成的像素帧上）上，随后与原图像叠加以得到加噪后的图像。
另外，提示词对生成结果影响较大，请尽量描写动作以增加动态性。如果不知道怎么写正向提示词，可以使用smooth motion or in the wind来增加动态性。并且尽量避免在负向提示词中出现motion等表示动态的词汇。
Pipeline结构如下：
基于Token长度的模型训练
EasyAnimateV5的训练分为多个阶段，除了图片Adapt VAE的阶段外，其它阶段均为视频训练，分别对应了不同的Token长度。
图片VAE的对齐
我们使用了10M的SAM进行模型从0开始的文本图片对齐的训练，总共训练约120K步。
在训练完成后，模型已经有能力根据提示词去生成对应的图片，并且图片中的目标基本符合提示词描述。
视频训练
视频训练则根据不同Token长度，对视频进行缩放后进行训练。
视频训练分为多个阶段，每个阶段的Token长度分别是3328（对应256x256x49的视频），13312（对应512x512x49的视频），53248（对应1024x1024x49的视频）。
其中：
- 3328阶段
- 使用了全部的数据（大约26.6M）训练文生视频模型，Batch size为1536，训练步数为66.5k。
- 13312阶段
- 使用了720P以上的视频训练（大约17.9M）训练文生视频模型，Batch size为768，训练步数为30k
- 使用了最高质量的视频训练（大约0.5M）训练图生视频模型 ，Batch size为384，训练步数为5k
- 53248阶段
- 使用了最高质量的视频训练（大约0.5M）训练图生视频模型，Batch size为196，训练步数为5k。
训练时我们采用高低分辨率结合训练，因此模型支持从512到1280任意分辨率的视频生成，以13312 token长度为例：
- 在512x512分辨率下，视频帧数为49；
- 在768x768分辨率下，视频帧数为21；
- 在1024x1024分辨率下，视频帧数为9；
这些分辨率与对应长度混合训练，模型可以完成不同大小分辨率的视频生成。
项目使用
项目启动
推荐在docker中使用EasyAnimateV5：
sh
# pull image
docker pull mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:easyanimate
# enter image
docker run -it -p 7860:7860 --network host --gpus all --security-opt seccomp:unconfined --shm-size 200g mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:easyanimate
# clone code
git clone https://github.com/aigc-apps/EasyAnimate.git
# enter EasyAnimate's dir
cd EasyAnimate
# download weights
mkdir models/Diffusion_Transformer
mkdir models/Motion_Module
mkdir models/Personalized_Model
# Please use the hugginface link or modelscope link to download the EasyAnimateV5 model.
# I2V models
# https://huggingface.co/alibaba-pai/EasyAnimateV5-12b-zh-InP
# https://modelscope.cn/models/PAI/EasyAnimateV5-12b-zh-InP
# T2V models
# https://huggingface.co/alibaba-pai/EasyAnimateV5-12b-zh
# https://modelscope.cn/models/PAI/EasyAnimateV5-12b-zh到这里已经可以打开gradio网站了。
文生视频
首先进入gradio网站。选择对应的预训练模型，如"models/Diffusion_Transformer/EasyAnimateV3-XL-2-InP-512x512"。然后在下方填写提示词。
然后调整视频高宽和生成帧数，最后进行生成；
图生视频
图生视频与文生视频有两个不同点：
- 1、需要指定参考图；
- 2、指定与参考图类似的高宽；
CogVideoX-Fun的ui已经提供了自适应的按钮Resize to the Start Image，打开后可以自动根据输入的首图调整高宽。
视频生视频
视频生视频与文生视频有两个不同点：
- 1、需要指定参考视频；
- 2、指定与参考视频类似的高宽；
CogVideoX-Fun的ui已经提供了自适应的按钮Resize to the Start Image，打开后可以自动根据输入的视频调整高宽。
控制生视频
首先调整model type到Control，然后选择模型。
可修改prompt如下：
python
A person wearing a knee-length white sleeveless dress and white high-heeled sandals performs a dance in a well-lit room with wooden flooring. The room's background features a closed door, a shelf displaying clear glass bottles of alcoholic beverages, and a partially visible dark-colored sofa. 
然后修改为根据参考视频自动resize。
最后上传控制视频，进行生成。
