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Allegro

Allegro : ouvrir la boîte noire du modèle de génération vidéo de niveau commercial de RhymesAI, par Yuan Zhou, Qiuyue Wang, Yuxuan Cai, Huan Yang.

L'abstract de l'article est :

D’importants progrès ont été réalisés dans le domaine de la génération de vidéos, la communauté open source ayant contribué une multitude de papiers de recherche et d’outils pour l’entraînement de modèles de haute qualité. Toutefois, malgré ces efforts, les informations et ressources disponibles restent insuffisantes pour atteindre des performances de niveau commercial. Dans ce rapport, nous levons le voile sur la boîte noire et présentons Allegro, un modèle avancé de génération de vidéos qui excelle tant en termes de qualité que de cohérence temporelle. Nous mettons également en lumière les limites actuelles du domaine et proposons une méthodologie complète pour l’entraînement de modèles de génération de vidéos haute performance et de niveau commercial, en abordant des aspects clés tels que les données, l’architecture du modèle, le pipeline d’entraînement et l’évaluation. Notre étude utilisateur montre qu’Allegro surpasse les modèles open source existants et la plupart des modèles commerciaux, se classant juste derrière Hailuo et Kling. Code : https://github.com/rhymes-ai/Allegro , Modèle : https://huggingface.co/rhymes-ai/Allegro , Galerie : https://rhymes.ai/allegro_gallery .

Pensez à consulter le guide des Schedulers pour apprendre à explorer le compromis entre la vitesse et la qualité du scheduler, et à consulter la section réutilisation des composants entre les pipelines pour apprendre à charger efficacement les mêmes composants dans plusieurs pipelines.

Quantification

La quantification aide à réduire les besoins en mémoire des très grands modèles en stockant les poids du modèle dans un type de données de précision inférieure. Cependant, la quantification peut avoir un impact variable sur la qualité de la vidéo selon le modèle vidéo.

Reportez-vous à l'aperçu de la Quantization pour en savoir plus sur les backends de quantification pris en charge et sur la sélection d'un backend de quantification adapté à votre cas d'usage. L'exemple ci-dessous montre comment charger un AllegroPipeline quantifié pour l'inférence avec bitsandbytes.

import torch
from diffusers import BitsAndBytesConfig as DiffusersBitsAndBytesConfig, AllegroTransformer3DModel, AllegroPipeline
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(
    "rhymes-ai/Allegro",
    subfolder="text_encoder",
    quantization_config=quant_config,
    dtype=torch.float16,
)

quant_config = DiffusersBitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
transformer_8bit = AllegroTransformer3DModel.from_pretrained(
    "rhymes-ai/Allegro",
    subfolder="transformer",
    quantization_config=quant_config,
    dtype=torch.float16,
)

pipeline = AllegroPipeline.from_pretrained(
    "rhymes-ai/Allegro",
    text_encoder=text_encoder_8bit,
    transformer=transformer_8bit,
    dtype=torch.float16,
    device_map="balanced",
)

prompt = (
    "A seaside harbor with bright sunlight and sparkling seawater, with many boats in the water. From an aerial view, "
    "the boats vary in size and color, some moving and some stationary. Fishing boats in the water suggest that this "
    "location might be a popular spot for docking fishing boats."
)
video = pipeline(prompt, guidance_scale=7.5, max_sequence_length=512).frames[0]
export_to_video(video, "harbor.mp4", fps=15)

AllegroPipeline[[diffusers.AllegroPipeline]]

diffusers.AllegroPipeline[[diffusers.AllegroPipeline]]

diffusers.AllegroPipeline(tokenizer: T5Tokenizer, text_encoder: T5EncoderModel, vae: AutoencoderKLAllegro, transformer: AllegroTransformer3DModel, scheduler: KarrasDiffusionSchedulers)

Source

Paramètres :

vae (AllegroAutoEncoderKL3D) : modèle Variational Auto-Encoder (VAE) permettant d’encoder et de décoder des vidéos à partir de représentations latentes et inversement.

text_encoder (T5EncoderModel) : encodeur de texte figé. PixArt-Alpha utilise T5, plus précisément la variante t5-v1_1-xxl.

tokenizer (T5Tokenizer) : Tokenizer de la classe T5Tokenizer.

transformer (AllegroTransformer3DModel) : un AllegroTransformer3DModel conditionné par le texte pour débruyer les latents vidéo encodés.

scheduler (SchedulerMixin) : un planificateur à utiliser en combinaison avec transformer pour débruyer les latents vidéo encodés.

Pipeline pour la génération de vidéos à partir de texte utilisant Allegro.

Ce modèle hérite de DiffusionPipeline. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous les pipelines (téléchargement ou sauvegarde, exécution sur un appareil particulier, etc.).

appel[[diffusers.AllegroPipeline.call]]

__call__(prompt: str | list[str] = None, negative_prompt: str = '', num_inference_steps: int = 100, timesteps: list[int] = None, guidance_scale: float = 7.5, num_frames: int | None = None, height: int | None = None, width: int | None = None, num_videos_per_prompt: int = 1, eta: float = 0.0, 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, callback_on_step_end: typing.Union[typing.Callable[[int, int], NoneType], diffusers.callbacks.PipelineCallback, diffusers.callbacks.MultiPipelineCallbacks, NoneType] = None, callback_on_step_end_tensor_inputs: list[str] = ['latents'], clean_caption: bool = True, max_sequence_length: int = 512)

Source

Paramètres :

prompt (str ou list[str], facultatif) : Le prompt ou les prompts pour guider la génération de la vidéo. S'il n'est pas défini, il faut passer prompt_embeds à la place.

negative_prompt (str ou list[str], facultatif) : Le prompt ou les prompts à ne pas utiliser pour guider la génération de la vidéo. S'il n'est pas défini, il faut passer negative_prompt_embeds à la place. Ignoré lorsque le guidage n'est pas utilisé (c'est-à-dire ignoré si guidance_scale est inférieur à 1).

num_inference_steps (int, facultatif, valeur par défaut 100) : Le nombre d'étapes de débruitage. Un plus grand nombre d'étapes de débruitage conduit généralement à une vidéo de meilleure qualité, au prix d'une inférence plus lente.

timesteps (list[int], facultatif) : Étapes de temps personnalisées à utiliser pour le processus de débruitage. Si non définies, des étapes de temps num_inference_steps équidistantes sont utilisées. Doivent être dans l'ordre décroissant.

guidance_scale (float, facultatif, valeur par défaut 7,5) : Échelle de guidage telle que définie dans Classifier-Free Diffusion Guidance. guidance_scale est défini comme w de l'équation 2. de Imagen Paper. L'échelle de guidage est activée en définissant guidance_scale > 1. Une échelle de guidage plus élevée encourage la génération de vidéos étroitement liées au prompt texte, généralement au détriment de la qualité de la vidéo.

num_videos_per_prompt (int, facultatif, valeur par défaut 1) : Le nombre de vidéos à générer par invite.

num_frames : (int, facultatif, valeur par défaut 88) : Ce nombre contrôle les images de la vidéo générée.

height (int, facultatif, par défaut self.unet.config.sample_size) : La hauteur en pixels de la vidéo générée.

width (int, facultatif, par défaut self.unet.config.sample_size) : La largeur en pixels de la vidéo générée.

eta (float, facultatif, valeur par défaut 0.0) : Correspond au paramètre eta (η) du papier DDIM : https://huggingface.co/papers/2010.02502. S'applique uniquement à schedulers.DDIMScheduler, sera ignoré pour les autres.

generator (torch.Generator ou list[torch.Generator], facultatif) : Un ou une liste de générateurs torch pour rendre la génération déterministe.

latents (torch.Tensor, facultatif) : génération. Peut être utilisé pour ajuster la même génération avec différents prompts. S'il n'est pas fourni, un tenseur de latents pré-générés, bruités et échantillonnés à partir d'une distribution gaussienne, à utiliser comme entrées pour la vidéo, sera généré par échantillonnage à l'aide du generator aléatoire fourni.

prompt_embeds (torch.Tensor, facultatif) : Incrustations de texte pré-générées. Peut être utilisé pour ajuster facilement les entrées de texte, par ex. pondération des prompts. Si non fourni, les incrustations de texte seront générées à partir de l'argument d'entrée prompt.

prompt_attention_mask (torch.Tensor, facultatif) : Masque d'attention pré-généré pour les embeddings de texte.

negative_prompt_embeds (torch.Tensor, facultatif) : Incrustations de texte négatif pré-générées. Pour PixArt-Sigma, ce prompt négatif doit être "". S'il n'est pas fourni, negative_prompt_embeds sera généré à partir de l'argument d'entrée negative_prompt.

negative_prompt_attention_mask (torch.Tensor, facultatif) : Masque d'attention pré-généré pour les embeddings de texte négatif.

output_type (str, facultatif, par défaut "pil") : Le format de sortie de la vidéo générée. Choisissez entre PIL : PIL.Image.Image ou np.array.

return_dict (bool, facultatif, par défaut True) : Indique s'il faut retourner un ~pipelines.stable_diffusion.IFPipelineOutput plutôt qu'un simple tuple.

callback_on_step_end (Callable, facultatif) : une fonction appelée à la fin de chaque étape de débruitage pendant l’inférence. La fonction est appelée avec les arguments suivants : callback_on_step_end(self: DiffusionPipeline, step: int, timestep: int, callback_kwargs: Dict). callback_kwargs contiendra une liste de tous les tenseurs, tels que spécifiés par callback_on_step_end_tensor_inputs.

callback_on_step_end_tensor_inputs (List, facultatif) : La liste des entrées de tenseurs pour la fonction callback_on_step_end. Les tenseurs spécifiés dans la liste seront passés en tant qu'argument callback_kwargs. Vous ne pourrez inclure que les variables listées dans l'attribut ._callback_tensor_inputs de votre classe de pipeline.

clean_caption (bool, facultatif, valeur par défaut True) : Indique s'il faut nettoyer la légende avant de créer les embeddings. Nécessite l'installation de beautifulsoup4 et ftfy. Si les dépendances ne sont pas installées, les embeddings seront créés à partir du prompt brut.

max_sequence_length (int par défaut 512) : Longueur maximale de la séquence à utiliser avec le prompt.

Retourne : AllegroPipelineOutput ou tuple

Si return_dict est True, AllegroPipelineOutput est retourné, sinon un tuple est retourné dont le premier élément est une liste contenant les vidéos générées.

Fonction appelée lors de l'appel du pipeline pour la génération.

Exemples :

>>> import torch
>>> from diffusers import AutoencoderKLAllegro, AllegroPipeline
>>> from diffusers.utils import export_to_video

>>> vae = AutoencoderKLAllegro.from_pretrained("rhymes-ai/Allegro", subfolder="vae", torch_dtype=torch.float32)
>>> pipe = AllegroPipeline.from_pretrained("rhymes-ai/Allegro", vae=vae, torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")
>>> pipe.vae.enable_tiling()

>>> prompt = (
...     "A seaside harbor with bright sunlight and sparkling seawater, with many boats in the water. From an aerial view, "
...     "the boats vary in size and color, some moving and some stationary. Fishing boats in the water suggest that this "
...     "location might be a popular spot for docking fishing boats."
... )
>>> video = pipe(prompt, guidance_scale=7.5, max_sequence_length=512).frames[0]
>>> export_to_video(video, "output.mp4", fps=15)

encode_prompt[[diffusers.AllegroPipeline.encode_prompt]]

encode_prompt(prompt: str | list[str], do_classifier_free_guidance: bool = True, negative_prompt: str = '', num_videos_per_prompt: int = 1, device: typing.Optional[torch.device] = None, 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, clean_caption: bool = False, max_sequence_length: int = 512, **kwargs)

Source

Paramètres :

prompt (str ou list[str], facultatif) : invite à encoder

negative_prompt (str ou list[str], facultatif) : Le prompt à ne pas utiliser pour guider la génération d’image. S’il n’est pas défini, il faut passer negative_prompt_embeds à la place. Ignoré lorsque la guidance n’est pas utilisée (c’est-à-dire ignoré si guidance_scale est inférieur à 1). Pour PixArt-Alpha, cela doit être "".

do_classifier_free_guidance (bool, facultatif, par défaut True) : indique s'il faut utiliser le guidage sans classifieur ou non

num_videos_per_prompt (int, facultatif, valeur par défaut 1) : nombre d'images à générer par invite

device : (torch.device, facultatif) : le torch device sur lequel placer les embeddings résultants

prompt_embeds (torch.Tensor, facultatif) : Incrustations de texte pré-générées. Peut être utilisé pour ajuster facilement les entrées de texte, par ex. pondération des prompts. Si non fourni, les incrustations de texte seront générées à partir de l'argument d'entrée prompt.

negative_prompt_embeds (torch.Tensor, facultatif) : Embeddings de texte négatif pré-générés. Pour PixArt-Alpha, il doit s'agir des embeddings de la chaîne "".

clean_caption (bool, par défaut False) : Si True, la fonction prétraite et nettoie la légende fournie avant l'encodage.

max_sequence_length (int, par défaut 512) : Longueur maximale de séquence à utiliser pour le prompt.

Encode le prompt dans les états cachés de l'encodeur de texte.

AllegroPipelineOutput[[diffusers.pipelines.allegro.pipeline_output.AllegroPipelineOutput]]

diffusers.pipelines.allegro.pipeline_output.AllegroPipelineOutput[[diffusers.pipelines.allegro.pipeline_output.AllegroPipelineOutput]]

diffusers.pipelines.allegro.pipeline_output.AllegroPipelineOutput(frames: typing.Union[torch.Tensor, numpy.ndarray, list[list[PIL.Image.Image]]])

Source

Paramètres :

frames (torch.Tensor, np.ndarray ou list[list[PIL.Image.Image]]) : liste de sorties vidéo - Il peut s'agir d'une liste imbriquée de longueur batch_size, où chaque sous-liste contient des séquences d'images PIL débruitées de longueur num_frames. Il peut également s'agir d'un tableau NumPy ou d'un tenseur Torch de forme (batch_size, num_frames, channels, height, width).

Classe de sortie pour les pipelines Allegro.