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Allegro TI2V
Allegro TI2V
目标受众为视频内容创作者、特效师、游戏开发者、研究人员和任何需要生成视频内容的专业人士。Allegro-TI2V因其强大的视频生成能力和高效的模型设计，特别适合需要快速生成高质量视频内容的用户，无论是用于娱乐、教育还是商业目的。
视频生成AI模型#人工智能#视频生成#文本到视频#图像到视频#开源模型普通产品开源
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简介
Allegro-TI2V是一个文本图像到视频生成模型，它能够根据用户提供的提示和图像生成视频内容。该模型以其开源性、多样化的内容创作能力、高质量的输出、小巧高效的模型参数以及支持多种精度和GPU内存优化而受到关注。它代表了当前人工智能技术在视频生成领域的前沿进展，具有重要的技术价值和商业应用潜力。Allegro-TI2V模型在Hugging Face平台上提供，遵循Apache 2.0开源协议，用户可以免费下载和使用。
截图
产品特色
- 开源：模型权重和代码完全开放给社区，遵循Apache 2.0协议。
- 多样化内容创作：能够生成从人物和动物特写到多样化动态场景的广泛内容。
- 文本图像到视频生成：支持从用户提供的提示和图像生成视频，包括基于第一帧图像和提示生成后续视频内容，以及基于第一帧和最后一帧图像生成中间视频内容。
- 高质量输出：能够生成720x1280分辨率、15FPS的6秒详细视频，可通过EMA-VFI插值到30FPS。
- 小巧高效：包含175M参数的VideoVAE和2.8B参数的VideoDiT模型，支持多种精度（FP32, BF16, FP16），在BF16模式下使用CPU offloading时GPU内存占用为9.3GB。
- 多精度支持：模型支持FP32, BF16, FP16等多种精度，以适应不同的硬件和性能需求。
- 快速推理：在单GPU上推理时间为20分钟（H100），或在8xH100上为3分钟。
使用教程
1. 从GitHub下载Allegro的代码。
2. 安装必要的依赖，确保Python版本大于等于3.10，PyTorch版本大于等于2.4，CUDA版本大于等于12.4。
3. 从Hugging Face下载Allegro-TI2V模型权重。
4. 使用提供的命令行工具运行推理，输入必要的参数，如用户提示、第一帧图像路径等。
5. 如果需要，使用EMA-VFI将生成的视频从15FPS插值到30FPS以提高视频质量。
6. 使用imageio等工具保存生成的视频。
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