FasterCache

Herramienta de aceleración de modelos de difusión de video que genera contenido de video de alta calidad sin necesidad de entrenamiento.

Producto ComúnVideoGeneración de videoModelo de difusión

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FasterCache es una estrategia innovadora que no requiere entrenamiento y está diseñada para acelerar el proceso de inferencia de los modelos de difusión de video y generar contenido de video de alta calidad. La importancia de esta tecnología radica en su capacidad para mejorar significativamente la eficiencia de la generación de video, al tiempo que mantiene o mejora la calidad del contenido. Esto resulta muy valioso para las industrias que necesitan generar contenido de video rápidamente. FasterCache ha sido desarrollado conjuntamente por investigadores de la Universidad de Hong Kong, la Universidad Tecnológica de Nanyang y el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghai. La página del proyecto ofrece más resultados visuales y detalles. El producto se ofrece actualmente de forma gratuita y está dirigido principalmente a los campos de la generación de contenido de video, la investigación y el desarrollo de IA.

Admite varios modelos de difusión de video
como Open-Sora
Open-Sora-Plan
Latte
CogVideoX y Vchitect 2.0.
Proporciona scripts de inferencia para GPU única y múltiples GPU para lograr un muestreo acelerado.
No requiere entrenamiento; se puede aplicar directamente a la aceleración de modelos de difusión de video.
Genera contenido de video de alta calidad
manteniendo o mejorando la calidad de la generación de video.
El código fuente se proporciona a través de GitHub para facilitar su uso y desarrollo secundario por parte de investigadores y desarrolladores.

El público objetivo principal son los investigadores del campo de la IA
los profesionales de la industria de generación de contenido de video y los desarrolladores interesados en tecnologías de generación de video de alta calidad. La característica de no requerir entrenamiento de FasterCache reduce significativamente el umbral de uso
permitiendo que incluso los usuarios sin conocimientos de aprendizaje profundo puedan empezar a utilizarlo rápidamente y aplicarlo a proyectos reales.

Los investigadores utilizan FasterCache para acelerar el proceso de inferencia de los modelos de difusión de video y realizar investigaciones académicas.
Las empresas de producción de contenido de video utilizan FasterCache para generar videos promocionales de alta calidad y mejorar la eficiencia del trabajo.
Los desarrolladores de IA utilizan FasterCache para explorar nuevos algoritmos y escenarios de aplicación en el campo de la generación de video.

1. Crear un entorno Anaconda: Ejecute las instrucciones proporcionadas en la terminal para crear y activar un entorno Anaconda llamado fastercache.
2. Clonar el proyecto: Utilice el comando git para clonar el repositorio GitHub de FasterCache en su equipo local.
3. Instalar dependencias: Utilice el comando pip en el directorio del proyecto para instalar las dependencias del proyecto.
4. Seleccionar modelo: Seleccione el script de inferencia correspondiente al modelo de difusión de video que necesita acelerar.
5. Ejecutar el script: Ejecute el script de inferencia correspondiente en la terminal para comenzar la generación acelerada del contenido de video.

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Total de visitas mensuales

474564576

Tasa de rebote

36.20%

Páginas promedio por visita

6.1

Duración promedio de la visita

00:06:34

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FasterCache Alternativas

FasterCache — Herramienta de aceleración de modelos de difusión de video que genera contenido de video de alta calidad sin necesidad de entrenamiento.

Sora para Dispositivos Móviles — Sora para Dispositivos Móviles es un proyecto de generación de vídeo a partir de texto en dispositivos móviles basado en un modelo de difusión.

Difusión como Shader — Un modelo de arquitectura unificada que admite diversas tareas de control de generación de video.

DiTCtrl — Exploración del control de atención en transformadores de difusión multimodal para la generación de videos largos con múltiples indicaciones sin necesidad de ajuste fino.

Ruyi-Models — Un modelo de imagen a vídeo capaz de generar vídeos con calidad cinematográfica.

ComfyUI_HelloMeme — Herramienta de generación de imágenes y vídeo basada en modelos de difusión.

Fashion-VDM — Modelo de difusión de video para probadores virtuales.

MarDini — Modelo de difusión autorregresivo para la generación de video a gran escala

genmoai — Modelo de generación de video de código abierto

HelloMeme — Integra la atención espacial entretejida para mejorar la fidelidad condicional de los modelos de difusión.

UniAnimate — Modelo para la generación eficiente de animaciones de video de personajes con alta consistencia.

FIFO-Diffusion — Técnica de generación de video condicionada por texto para generar videos de longitud ilimitada.

MuseV — Modelo de generación de video, admite la generación de videos de personas virtuales de alta fidelidad y longitud ilimitada.

Sora — Modelo de difusión de generación de video a gran escala

Show-1 — Show-1 combina modelos de difusión de píxeles y latentes para generar vídeo a partir de texto de forma eficiente y de alta calidad.

LanPaint — Plugin de reparación de imágenes de alta calidad sin entrenamiento adicional, compatible con todos los modelos de difusión estables.

Wan.video — Wan_AI Creative Drawing es una plataforma que utiliza la tecnología de inteligencia artificial para la creación de dibujos y vídeos creativos.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

Project Starlight — Project Starlight es una herramienta de mejora de video basada en IA que puede mejorar videos de baja resolución y dañados a calidad de alta definición.

Wan2GP — Wan2GP es un modelo de generación de video de código abierto optimizado, diseñado para usuarios con GPU de baja configuración, y admite varias tareas de generación de video.

Mercury Coder — Mercury Coder es un modelo de lenguaje para la generación de código de alto rendimiento basado en un modelo de difusión.

hunyuan-video-keyframe-control-lora — Este es un adaptador basado en el modelo HunyuanVideo, utilizado para la generación de video basada en fotogramas clave.

TheoremExplainAgent — TheoremExplainAgent es un sistema inteligente para generar vídeos explicativos multimodales de teoremas.

ComfyUI-WanVideoWrapper — ComfyUI-WanVideoWrapper es una herramienta que proporciona nodos ComfyUI para WanVideo.

VideoGrain — VideoGrain es un método de aprendizaje cero-shot para la edición de vídeo a nivel de categoría, instancia y componente.

GeForce RTX 5070 Ti — La tarjeta gráfica NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti, con arquitectura Blackwell, admite la tecnología DLSS 4, ofreciendo un potente rendimiento para juegos y creación de contenido.

Wan2.1 — Wan2.1 es un modelo de generación de video a gran escala, avanzado y de código abierto, que admite varias tareas de generación de video.

Wan2.1-T2V-14B — Wan2.1-T2V-14B es un modelo de generación de vídeo a partir de texto de alto rendimiento, que admite múltiples tareas de generación de vídeo.

Wan — Wan es un modelo de generación de video visualmente avanzado desarrollado por el laboratorio Tongyi de Alibaba, capaz de generar videos basados en texto, imágenes y otras señales.