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-->

# Mochi 1 Preview

  

> [!TIP]
> Por el momento, solo está disponible una vista previa de investigación de los pesos del modelo.

[Mochi 1](https://huggingface.co/genmo/mochi-1-preview) es un modelo de generación de vídeo de Genmo con un fuerte enfoque en la adherencia al prompt y la calidad del movimiento. El modelo presenta una arquitectura de Asmmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) de 10B parámetros y utiliza capas de proyección QKV y de salida no cuadradas para reducir los requisitos de memoria de inferencia. Se utiliza un único modelo T5-XXL para codificar los prompts.

*Mochi 1 preview es un modelo de generación de video de vanguardia y de código abierto, con movimiento de alta fidelidad y un fuerte seguimiento de los prompts en la evaluación preliminar. Este modelo reduce drásticamente la brecha entre los sistemas de generación de video cerrados y los abiertos. El modelo se publica bajo la licencia permisiva Apache 2.0.*

> [!TIP]
> Asegúrate de consultar la [guía de Schedulers](../../using-diffusers/schedulers) para aprender a explorar el equilibrio entre la velocidad y la calidad del scheduler, y consulta la sección [reutilizar componentes entre pipelines](../../using-diffusers/loading#reusing-models-in-multiple-pipelines) para aprender a cargar eficientemente los mismos componentes en múltiples pipelines.

## Cuantización

La cuantización ayuda a reducir los requisitos de memoria de los modelos muy grandes almacenando los pesos del modelo en un tipo de datos de menor precisión. Sin embargo, la cuantización puede tener un impacto variable en la calidad del vídeo dependiendo del modelo de vídeo.

Consulte el resumen de [Quantization](../../quantization/overview) para obtener más información sobre los backends de cuantización admitidos y la selección de un backend de cuantización que admita su caso de uso. El siguiente ejemplo demuestra cómo cargar un [MochiPipeline](/docs/diffusers/main/es/api/pipelines/mochi#diffusers.MochiPipeline) cuantizado para inferencia con bitsandbytes.

```py
import torch
from diffusers import BitsAndBytesConfig as DiffusersBitsAndBytesConfig, MochiTransformer3DModel, MochiPipeline
from diffusers.utils import export_to_video
from transformers import BitsAndBytesConfig as BitsAndBytesConfig, T5EncoderModel
quant_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
text_encoder_8bit = T5EncoderModel.from_pretrained(
    "genmo/mochi-1-preview",
    subfolder="text_encoder",
    quantization_config=quant_config,
    dtype=torch.float16,
)
quant_config = DiffusersBitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
transformer_8bit = MochiTransformer3DModel.from_pretrained(
    "genmo/mochi-1-preview",
    subfolder="transformer",
    quantization_config=quant_config,
    dtype=torch.float16,
)
pipeline = MochiPipeline.from_pretrained(
    "genmo/mochi-1-preview",
    text_encoder=text_encoder_8bit,
    transformer=transformer_8bit,
    dtype=torch.float16,
    device_map="balanced",
)
video = pipeline(
  "Close-up of a cats eye, with the galaxy reflected in the cats eye. Ultra high resolution 4k.",
  num_inference_steps=28,
  guidance_scale=3.5
).frames[0]
export_to_video(video, "cat.mp4")
```

## Generación de videos con Mochi-1 Preview

El siguiente ejemplo descargará los pesos de precisión completa de `mochi-1-preview` y producirá resultados de la máxima calidad, pero requerirá al menos 42 GB de VRAM para ejecutarse.

```python
import torch
from diffusers import MochiPipeline
from diffusers.utils import export_to_video
pipe = MochiPipeline.from_pretrained("genmo/mochi-1-preview")
# Enable memory savings
pipe.enable_model_cpu_offload()
pipe.vae.enable_tiling()
prompt = "Close-up of a chameleon's eye, with its scaly skin changing color. Ultra high resolution 4k."
with torch.autocast("cuda", torch.bfloat16, cache_enabled=False):
      frames = pipe(prompt, num_frames=85).frames[0]
export_to_video(frames, "mochi.mp4", fps=30)
```

## Usar una variante de menor precisión para ahorrar memoria

El siguiente ejemplo utilizará la variante `bfloat16` del modelo y requiere 22 GB de VRAM para ejecutarse. Como resultado, hay una ligera disminución en la calidad del video generado.

```python
import torch
from diffusers import MochiPipeline
from diffusers.utils import export_to_video
pipe = MochiPipeline.from_pretrained("genmo/mochi-1-preview", variant="bf16", dtype=torch.bfloat16)
# Enable memory savings
pipe.enable_model_cpu_offload()
pipe.vae.enable_tiling()
prompt = "Close-up of a chameleon's eye, with its scaly skin changing color. Ultra high resolution 4k."
frames = pipe(prompt, num_frames=85).frames[0]
export_to_video(frames, "mochi.mp4", fps=30)
```

## Reproduciendo los resultados del repositorio Genmo Mochi

La [implementación de Genmo Mochi](https://github.com/genmoai/mochi/tree/main) utiliza valores de precisión diferentes para cada etapa del proceso de inferencia. El codificador de texto y el VAE usan `torch.float32`, mientras que el DiT usa `torch.bfloat16` con el [kernel de atención](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.attention.sdpa_kernel.html#torch.nn.attention.sdpa_kernel) establecido en `EFFICIENT_ATTENTION`. Los pipelines de Diffusers actualmente no admiten la configuración de diferentes `dtypes` para diferentes etapas del pipeline. Para ejecutar la inferencia de la misma manera que la implementación original, consulte el siguiente ejemplo.

> [!TIP]
> La implementación original de Mochi pone a cero los prompts vacíos. Sin embargo, habilitar esta opción y colocar todo el pipeline bajo autocast puede provocar desbordes numéricos con el codificador de texto T5.
>
> Al habilitar `force_zeros_for_empty_prompt`, se recomienda ejecutar el paso de codificación de texto fuera del contexto de autocast en precisión completa.

> [!TIP]
> Decodificar los latentes en precisión completa consume mucha memoria. Se necesita al menos 70 GB de VRAM para generar los 163 fotogramas de este ejemplo. Para reducir la memoria, reduzca el número de fotogramas o ejecute el paso de decodificación en `torch.bfloat16`.

```python
import torch
from torch.nn.attention import SDPBackend, sdpa_kernel
from diffusers import MochiPipeline
from diffusers.utils import export_to_video
from diffusers.video_processor import VideoProcessor
pipe = MochiPipeline.from_pretrained("genmo/mochi-1-preview", force_zeros_for_empty_prompt=True)
pipe.vae.enable_tiling()
pipe.enable_model_cpu_offload()
prompt =  "An aerial shot of a parade of elephants walking across the African savannah. The camera showcases the herd and the surrounding landscape."
with torch.no_grad():
    prompt_embeds, prompt_attention_mask, negative_prompt_embeds, negative_prompt_attention_mask = (
        pipe.encode_prompt(prompt=prompt)
    )
with torch.autocast("cuda", torch.bfloat16):
    with sdpa_kernel(SDPBackend.EFFICIENT_ATTENTION):
        frames = pipe(
            prompt_embeds=prompt_embeds,
            prompt_attention_mask=prompt_attention_mask,
            negative_prompt_embeds=negative_prompt_embeds,
            negative_prompt_attention_mask=negative_prompt_attention_mask,
            guidance_scale=4.5,
            num_inference_steps=64,
            height=480,
            width=848,
            num_frames=163,
            generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(0),
            output_type="latent",
            return_dict=False,
        )[0]
video_processor = VideoProcessor(vae_scale_factor=8)
has_latents_mean = hasattr(pipe.vae.config, "latents_mean") and pipe.vae.config.latents_mean is not None
has_latents_std = hasattr(pipe.vae.config, "latents_std") and pipe.vae.config.latents_std is not None
if has_latents_mean and has_latents_std:
    latents_mean = (
        torch.tensor(pipe.vae.config.latents_mean).view(1, 12, 1, 1, 1).to(frames.device, frames.dtype)
    )
    latents_std = (
        torch.tensor(pipe.vae.config.latents_std).view(1, 12, 1, 1, 1).to(frames.device, frames.dtype)
    )
    frames = frames * latents_std / pipe.vae.config.scaling_factor + latents_mean
else:
    frames = frames / pipe.vae.config.scaling_factor
with torch.no_grad():
    video = pipe.vae.decode(frames.to(pipe.vae.dtype), return_dict=False)[0]
video = video_processor.postprocess_video(video)[0]
export_to_video(video, "mochi.mp4", fps=30)
```

## Ejecución de inferencia con varias GPU

Es posible dividir el gran transformer de Mochi entre varias GPU utilizando las opciones `device_map` y `max_memory` en `from_pretrained`. En el siguiente ejemplo, dividimos el modelo entre dos GPU, cada una con 24 GB de VRAM.

```python
import torch
from diffusers import MochiPipeline, MochiTransformer3DModel
from diffusers.utils import export_to_video
model_id = "genmo/mochi-1-preview"
transformer = MochiTransformer3DModel.from_pretrained(
    model_id,
    subfolder="transformer",
    device_map="auto",
    max_memory={0: "24GB", 1: "24GB"}
)
pipe = MochiPipeline.from_pretrained(model_id,  transformer=transformer)
pipe.enable_model_cpu_offload()
pipe.vae.enable_tiling()
with torch.autocast(device_type="cuda", dtype=torch.bfloat16, cache_enabled=False):
    frames = pipe(
        prompt="Close-up of a chameleon's eye, with its scaly skin changing color. Ultra high resolution 4k.",
        negative_prompt="",
        height=480,
        width=848,
        num_frames=85,
        num_inference_steps=50,
        guidance_scale=4.5,
        num_videos_per_prompt=1,
        generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(0),  # or "mps", "xpu", "cpu"
        max_sequence_length=256,
        output_type="pil",
    ).frames[0]
export_to_video(frames, "output.mp4", fps=30)
```

## Uso de la carga de un solo archivo con el Mochi Transformer

Puedes usar `from_single_file` para cargar el transformer de Mochi en su formato original.

> [!TIP]
> Diffusers actualmente no admite el uso de las versiones escaladas en FP8 de los puntos de control de archivo único de Mochi.

```python
import torch
from diffusers import MochiPipeline, MochiTransformer3DModel
from diffusers.utils import export_to_video
model_id = "genmo/mochi-1-preview"
ckpt_path = "https://huggingface.co/Comfy-Org/mochi_preview_repackaged/blob/main/split_files/diffusion_models/mochi_preview_bf16.safetensors"
transformer = MochiTransformer3DModel.from_pretrained(ckpt_path, dtype=torch.bfloat16)
pipe = MochiPipeline.from_pretrained(model_id,  transformer=transformer)
pipe.enable_model_cpu_offload()
pipe.vae.enable_tiling()
with torch.autocast(device_type="cuda", dtype=torch.bfloat16, cache_enabled=False):
    frames = pipe(
        prompt="Close-up of a chameleon's eye, with its scaly skin changing color. Ultra high resolution 4k.",
        negative_prompt="",
        height=480,
        width=848,
        num_frames=85,
        num_inference_steps=50,
        guidance_scale=4.5,
        num_videos_per_prompt=1,
        generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(0),  # or "mps", "xpu", "cpu"
        max_sequence_length=256,
        output_type="pil",
    ).frames[0]
export_to_video(frames, "output.mp4", fps=30)
```

## MochiPipeline[[diffusers.MochiPipeline]]

#### diffusers.MochiPipeline[[diffusers.MochiPipeline]]

```python
diffusers.MochiPipeline(scheduler: FlowMatchEulerDiscreteScheduler, vae: AutoencoderKLMochi, text_encoder: T5EncoderModel, tokenizer: T5Tokenizer, transformer: MochiTransformer3DModel, force_zeros_for_empty_prompt: bool = False)
```

[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/mochi/pipeline_mochi.py#L138)

**Parámetros:**

transformer ([MochiTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/es/api/models/mochi_transformer3d#diffusers.MochiTransformer3DModel)) : Arquitectura de Transformer condicional para desruidar los latentes de video codificados.

scheduler ([FlowMatchEulerDiscreteScheduler](/docs/diffusers/main/es/api/schedulers/flow_match_euler_discrete#diffusers.FlowMatchEulerDiscreteScheduler)) : Un programador para usar en combinación con `transformer` para desruidar los latentes de imagen codificados.

vae ([AutoencoderKLMochi](/docs/diffusers/main/es/api/models/autoencoderkl_mochi#diffusers.AutoencoderKLMochi)) : Modelo de Variational Auto-Encoder (VAE) para codificar y decodificar videos hacia y desde representaciones latentes.

text_encoder (`T5EncoderModel`) : [T5](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5EncoderModel), específicamente la variante [google/t5-v1_1-xxl](https://huggingface.co/google/t5-v1_1-xxl).
tokenizer (`CLIPTokenizer`) : Tokenizador de la clase [CLIPTokenizer](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/clip#transformers.CLIPTokenizer).
tokenizer (`T5TokenizerFast`) : Segundo Tokenizer de la clase [T5TokenizerFast](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/t5#transformers.T5TokenizerFast).
El pipeline mochi para la generación de texto a video.
Referencia: https://github.com/genmoai/models
#### __call__[[diffusers.MochiPipeline.__call__]]
```python
__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str | list[str] | None = None, height: int | None = None, width: int | None = None, num_frames: int = 19, num_inference_steps: int = 64, timesteps: list[int] = None, guidance_scale: float = 4.5, num_videos_per_prompt: int | None = 1, generator: typing.Union[torch.Generator, list[torch.Generator], NoneType] = None, latents: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_type: str | None = 'pil', return_dict: bool = True, attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, callback_on_step_end: typing.Optional[typing.Callable[[int, int], NoneType]] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'], max_sequence_length: int = 256)
```
[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/mochi/pipeline_mochi.py#L444)
**Parámetros:**
prompt (`str` o `list[str]`, *opcional*) : El prompt o los prompts para guiar la generación de la imagen. Si no se define, se debe pasar `prompt_embeds` en su lugar.
negative_prompt (`str` o `list[str]`, *opcional*) : El prompt o los prompts que no deben guiar la generación de la imagen. Si no se define, se debe pasar `negative_prompt_embeds` en su lugar. Se ignora cuando no se usa guía (`guidance_scale < 1`).
height (`int`, *opcional*, valor predeterminado `self.default_height`) : La altura en píxeles de la imagen generada. Por defecto, se establece en 480 para obtener los mejores resultados.
width (`int`, *opcional*, valor predeterminado `self.default_width`) : El ancho en píxeles de la imagen generada. Por defecto, se establece en 848 para obtener los mejores resultados.
num_frames (`int`, por defecto `19`) : El número de fotogramas de vídeo a generar
num_inference_steps (`int`, *opcional*, valor predeterminado 50) : El número de pasos de desruido. Más pasos de desruido suelen conducir a una imagen de mayor calidad a costa de una inferencia más lenta.
timesteps (`list[int]`, *opcional*) : Pasos de tiempo personalizados para usar en el proceso de desruido con programadores que admiten un argumento `timesteps` en su método `set_timesteps`. Si no se define, se usará el comportamiento predeterminado cuando se pase `num_inference_steps`. Debe estar en orden descendente.
guidance_scale (`float`, por defecto `4.5`) : Escala de guía definida en [Classifier-Free Diffusion Guidance](https://huggingface.co/papers/2207.12598). `guidance_scale` se define como `w` de la ecuación 2. de [Imagen Paper](https://huggingface.co/papers/2205.11487). La escala de guía se activa estableciendo `guidance_scale > 1`. Una escala de guía más alta fomenta la generación de imágenes estrechamente vinculadas al `prompt` de texto, generalmente a costa de una menor calidad de imagen.
num_videos_per_prompt (`int`, *opcional*, valor predeterminado 1) : El número de videos a generar por indicación.
generator (`torch.Generator` o `list[torch.Generator]`, *opcional*) : Uno o una lista de [generadores de torch](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Generator.html) para hacer la generación determinista.
latents (`torch.Tensor`, *opcional*) : Latentes ruidosos pregenerados, muestreados de una distribución gaussiana, que se utilizarán como entradas para la generación de imágenes. Se pueden usar para ajustar la misma generación con diferentes prompts. Si no se proporcionan, se generará un tensor de latentes mediante muestreo usando el `generator` aleatorio suministrado.
prompt_embeds (`torch.Tensor`, *opcional*) : Embeddings de texto pregenerados. Se pueden usar para ajustar fácilmente las entradas de texto, *p. ej.* ponderación de prompts. Si no se proporcionan, los embeddings de texto se generarán a partir del argumento de entrada `prompt`.
prompt_attention_mask (`torch.Tensor`, *opcional*) : Máscara de atención pregenerada para los embeddings de texto.
negative_prompt_embeds (`torch.FloatTensor`, *opcional*) : Embeddings de texto negativos pregenerados. Para PixArt-Sigma, este prompt negativo debe ser "". Si no se proporciona, negative_prompt_embeds se generará a partir del argumento de entrada `negative_prompt`.
negative_prompt_attention_mask (`torch.FloatTensor`, *opcional*) : Máscara de atención pregenerada para los embeddings de texto negativos.
output_type (`str`, *opcional*, por defecto `"pil"`) : El formato de salida de la imagen generada. Elija entre [PIL](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/): `PIL.Image.Image` o `np.array`.
return_dict (`bool`, *opcional*, valor predeterminado `True`) : Si se devuelve un `~pipelines.mochi.MochiPipelineOutput` en lugar de una tupla simple.
attention_kwargs (`dict`, *opcional*) : Un diccionario de kwargs que, si se especifica, se pasa al `AttentionProcessor` tal como se define bajo `self.processor` en [diffusers.models.attention_processor](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/attention_processor.py).
callback_on_step_end (`Callable`, *opcional*) : Una función que se llama al final de cada paso de desruido durante la inferencia. La función se llama con los siguientes argumentos: `callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict)`. `callback_kwargs` incluirá una lista de todos los tensores especificados por `callback_on_step_end_tensor_inputs`.
callback_on_step_end_tensor_inputs (`list`, *opcional*) : La lista de entradas de tensor para la función `callback_on_step_end`. Los tensores especificados en la lista se pasarán como argumento `callback_kwargs`. Solo podrá incluir variables enumeradas en el atributo `._callback_tensor_inputs` de su clase de pipeline.
max_sequence_length (`int` por defecto `256`) : Longitud máxima de secuencia para usar con el `prompt`.
**Devuelve:** `~pipelines.mochi.MochiPipelineOutput` o `tuple`
Si `return_dict` es `True`, se devuelve `~pipelines.mochi.MochiPipelineOutput`; en caso contrario, se devuelve una `tuple` cuyo primer elemento es una lista con las imágenes generadas.
Función invocada al llamar a la pipeline para la generación.
Ejemplos:
```py
>>> import torch
>>> from diffusers import MochiPipeline
>>> from diffusers.utils import export_to_video

>>> pipe = MochiPipeline.from_pretrained("genmo/mochi-1-preview", torch_dtype=torch.bfloat16)
>>> pipe.enable_model_cpu_offload()
>>> pipe.vae.enable_tiling()
>>> prompt = "Close-up of a chameleon's eye, with its scaly skin changing color. Ultra high resolution 4k."
>>> frames = pipe(prompt, num_inference_steps=28, guidance_scale=3.5).frames[0]
>>> export_to_video(frames, "mochi.mp4")
```
#### encode_prompt[[diffusers.MochiPipeline.encode_prompt]]
```python
encode_prompt(prompt: str | list[str], negative_prompt: str | list[str] | None = None, do_classifier_free_guidance: bool = True, num_videos_per_prompt: int = 1, prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, negative_prompt_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, max_sequence_length: int = 256, device: typing.Optional[torch.device] = None, dtype: typing.Optional[torch.dtype] = None)
```
[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/mochi/pipeline_mochi.py#L254)
**Parámetros:**
prompt (`str` o `list[str]`, *opcional*) : prompt a codificar
negative_prompt (`str` o `list[str]`, *opcional*) : El prompt o prompts que no deben guiar la generación de la imagen. Si no se define, se debe pasar `negative_prompt_embeds` en su lugar. Se ignora cuando no se usa guía (es decir, se ignora si `guidance_scale` es menor que `1`).

do_classifier_free_guidance (`bool`, *opcional*, por defecto `True`) : Si se debe usar o no la guía libre de clasificador.
num_videos_per_prompt (`int`, *opcional*, valor predeterminado 1) : Número de videos que deben generarse por indicación. Dispositivo de torch en el que colocar las incrustaciones resultantes

prompt_embeds (`torch.Tensor`, *opcional*) : Embeddings de texto pregenerados. Se pueden usar para ajustar fácilmente las entradas de texto, *p. ej.* ponderación de prompts. Si no se proporcionan, los embeddings de texto se generarán a partir del argumento de entrada `prompt`.
negative_prompt_embeds (`torch.Tensor`, *opcional*) : Embeddings de texto negativos pregenerados. Se pueden utilizar para ajustar fácilmente las entradas de texto, *p. ej.* el ponderado de prompts. Si no se proporcionan, negative_prompt_embeds se generará a partir del argumento de entrada `negative_prompt`.

device : (`torch.device`, *opcional*): dispositivo de torch

dtype : (`torch.dtype`, *opcional*): dtype de torch

Codifica el prompt en estados ocultos del codificador de texto.

## MochiPipelineOutput[[diffusers.pipelines.mochi.pipeline_output.MochiPipelineOutput]]
#### diffusers.pipelines.mochi.pipeline_output.MochiPipelineOutput[[diffusers.pipelines.mochi.pipeline_output.MochiPipelineOutput]]
```python
diffusers.pipelines.mochi.pipeline_output.MochiPipelineOutput(frames: Tensor)
```
[Fuente](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/mochi/pipeline_output.py#L9)
**Parámetros:**
frames (`torch.Tensor`, `np.ndarray` o list[list[PIL.Image.Image]]) : lista de salidas de video - Puede ser una lista anidada de longitud `batch_size,` donde cada sublista contiene secuencias de imágenes PIL desruidas de longitud `num_frames.` También puede ser un array de NumPy o un tensor de Torch de forma `(batch_size, num_frames, channels, height, width)`.
Clase de salida para las tuberías de Mochi.
Xet Storage Details

Size:: 23.5 kB
Xet hash:: 2250e784f016242204fd4becc12ad6de663d63ef6ac0a0679db00d9bd551c49f
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