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CogVideoX Diffusers ファインチューニングガイド

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SATバージョンのファインチューニング手順については、こちらをご確認ください。このバージョンのデータセットフォーマットは、こちらのバージョンとは異なります。

ハードウェア要件

モデル トレーニングタイプ 混合精度学習 トレーニング解像度(フレーム数x高さx幅) ハードウェア要件
cogvideox-t2v-2b lora (rank128) fp16 49x480x720 16GB VRAM (NVIDIA 4080)
cogvideox-t2v-5b lora (rank128) bf16 49x480x720 24GB VRAM (NVIDIA 4090)
cogvideox-i2v-5b lora (rank128) bf16 49x480x720 24GB VRAM (NVIDIA 4090)
cogvideox1.5-t2v-5b lora (rank128) bf16 81x768x1360 35GB VRAM (NVIDIA A100)
cogvideox1.5-i2v-5b lora (rank128) bf16 81x768x1360 35GB VRAM (NVIDIA A100)

依存関係のインストール

関連するコードがまだ diffusers の公式リリースに統合されていないため、diffusers ブランチを基にファインチューニングを行う必要があります。以下の手順に従って依存関係をインストールしてください：

git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git
cd diffusers # 現在は Main ブランチ
pip install -e .

データセットの準備

まず、データセットを準備する必要があります。タスクの種類（T2V または I2V）によって、データセットのフォーマットが少し異なります：

.
├── prompts.txt
├── videos
├── videos.txt
├── images     # (オプション) I2Vの場合。提供されない場合、動画の最初のフレームが参照画像として使用されます
└── images.txt # (オプション) I2Vの場合。提供されない場合、動画の最初のフレームが参照画像として使用されます

各ファイルの役割は以下の通りです：

  • prompts.txt: プロンプトを格納
  • videos/: .mp4 動画ファイルを格納
  • videos.txt: videos/ フォルダ内の動画ファイルリストを格納
  • images/: (オプション) .png 形式の参照画像ファイル
  • images.txt: (オプション) 参照画像ファイルリスト

トレーニング中に検証データセットを使用する場合は、トレーニングデータセットと同じフォーマットで検証データセットを提供する必要があります。

スクリプトを実行してファインチューニングを開始

トレーニングを開始する前に、以下の解像度設定に関する要件に注意してください：

  1. フレーム数は8の倍数 +1 (つまり8N+1)でなければなりません。例えば49、81など。
  2. 推奨される動画の解像度は次の通りです：
    • CogVideoX: 480x720（高さ x 幅）
    • CogVideoX1.5: 768x1360（高さ x 幅）
  3. 解像度が要求される基準に合わないサンプル（動画や画像）については、コード内で自動的にリサイズされます。この処理により、アスペクト比が歪む可能性があり、トレーニング結果に影響を与える可能性があります。解像度については、トレーニング前にサンプルを前処理（例えば、アスペクト比を維持するためにクロップとリサイズを使用）しておくことをお勧めします。

重要な注意：トレーニング効率を向上させるために、動画はトレーニング前に自動的にエンコードされ、結果がディスクにキャッシュされます。トレーニング後にデータを変更した場合は、videos/ フォルダ内の latent フォルダを削除して、最新のデータが使用されるようにしてください。

テキストから動画生成（T2V）のファインチューニング

# accelerate_train_t2v.sh の設定パラメータを変更します
# 主に変更が必要なパラメータ：
# --output_dir: 出力先ディレクトリ
# --data_root: データセットのルートディレクトリ
# --caption_column: プロンプトファイルのパス
# --video_column: 動画リストファイルのパス
# --train_resolution: トレーニング解像度（フレーム数 x 高さ x 幅）
# その他の重要なパラメータについては、起動スクリプトを参照してください

bash accelerate_train_t2v.sh

画像から動画生成（I2V）のファインチューニング

# accelerate_train_i2v.sh の設定パラメータを変更します
# T2Vと同様に変更が必要なパラメータに加えて、以下のパラメータも設定する必要があります：
# --image_column: 参照画像リストファイルのパス(オプション)
# その他の重要なパラメータについては、起動スクリプトを参照してください

bash accelerate_train_i2v.sh

ファインチューニングしたモデルの読み込み

  • ファインチューニングしたモデルを読み込む方法については、cli_demo.pyを参照してください。

ベストプラクティス

  • 解像度が 200 x 480 x 720（フレーム数 x 高さ x 幅）の70本のトレーニング動画を使用しました。データ前処理でフレームスキップを行い、49フレームおよび16フレームの2つの小さなデータセットを作成して実験速度を向上させました。CogVideoXチームの推奨最大フレーム数制限は49フレームです。これらの70本の動画は、10、25、50本の3つのグループに分け、概念的に類似した性質のものです。
  • 25本以上の動画を使用することで、新しい概念やスタイルのトレーニングが最適です。
  • --id_token で指定できる識別子トークンを使用すると、トレーニング効果がより良くなります。これはDreamboothトレーニングに似ていますが、このトークンを使用しない通常のファインチューニングでも問題なく動作します。
  • 元のリポジトリでは lora_alpha が1に設定されていますが、この値は多くの実行で効果が悪かったため、モデルのバックエンドやトレーニング設定の違いが影響している可能性があります。私たちの推奨は、lora_alpha を rank と同じか、rank // 2 に設定することです。
  • rank は64以上に設定することをお勧めします。