FastVideo
需求人群
目标受众为视频处理领域的研究人员和开发者，特别是那些需要处理大型视频扩散模型并寻求提高推理速度和效率的专业人士。FastVideo通过提供高效的视频扩散模型和蒸馏技术，帮助用户在资源有限的情况下实现高性能的视频处理任务。使用场景
研究人员使用FastVideo框架对Hunyuan模型进行蒸馏，以提高视频生成的速度和效率。开发者利用FastVideo提供的FastMochi模型进行视频内容的快速生成和处理。教育机构使用FastVideo框架进行视频扩散模型的教学和研究，提高学生的学习效率和实验效果。产品特色
• 支持FastHunyuan和FastMochi两种视频扩散模型，实现8倍推理速度提升• 提供基于PCM的视频DiT蒸馏配方• 支持对Mochi和Hunyuan等最先进的视频DiT模型进行蒸馏、微调和推理• 支持FSDP、序列并行和选择性激活检查点进行可扩展训练• 支持使用LoRA、预计算潜在和预计算文本嵌入进行内存高效微调• 提供预处理数据和预训练模型权重下载，简化用户操作• 提供对抗性损失的可选脚本，尽管对抗性损失并未观察到显著改进使用教程
- 11. 安装FastVideo：按照GitHub页面上的说明，运行`./env_setup.sh fastvideo`来设置环境。
- 22. 下载模型权重：使用提供的脚本来下载FastHunyuan或FastMochi的模型权重。
- 33. 运行推理：根据模型的不同，运行对应的推理脚本，例如`sh scripts/inference/inference_hunyuan.sh`进行FastHunyuan模型的推理。
- 44. 蒸馏模型：按照文档指示，下载原始模型权重，并使用`bash scripts/distill/distill_mochi.sh`或`bash scripts/distill/distill_hunyuan.sh`进行模型蒸馏。
- 55. 微调模型：确保数据已准备好并预处理，然后使用`bash scripts/finetune/finetune_mochi.sh`进行Mochi模型的微调。
- 66. 查看开发计划和更新：定期查看FastVideo的GitHub页面，了解最新的开发计划和代码更新。
团队介绍
了解 FastVideo 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。