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丹摩征文活动｜CogVideoX-2b部署与AI视频生成的新篇章
CogVideoX-2b展示效果：https://live.csdn.net/v/embed/433472 前言：丹摩平台，作为一个集创新、高效与便捷于一体的综合性平台，为CogVideoX-2b的部署与应用提供了得天独厚的环境 实践实现功能 通过丹摩平台提供的便捷环境，我得以轻松部署CogVideoX-2b模型，并开始了我的视频生成之旅。 从简单的风景描绘到复杂的角色动画，CogVideoX-2b都展现出了惊人的生成能力和创造力。 这次实践不仅让我深刻体验到了CogVideoX-2b的强大功能，也让我对丹摩平台的便捷性和高效性有了更深入的认识。 在部署CogVideoX-2b的过程中，我首先被其简洁明了的部署流程所吸引。 同时，平台的稳定性也为我提供了可靠的保障，确保了CogVideoX-2b能够持续、高效地运行。
40410编辑于 2024-11-12 - 来自专栏CSDN
DAMODEL平台实战：CogVideoX-2b模型部署与使用指南
pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained( "/root/workspace/CogVideoX-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置，此处是放在了数据盘中
50510编辑于 2024-11-07 - 来自专栏心源易码
智谱AI开源国产版Sora——CogVideoX-2b本地部署实践教程
代码仓库：https://github.com/THUDM/CogVideo模型下载：https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX-2b技术报告：https://github.com 打开huggingface，进入https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX-2b/tree/main仓库，找到Files and versions目录，将其中的所有模型和配置文件全部下载到本地
2.7K10编辑于 2024-08-13 - 来自专栏Dance with GenAI
免费AI视频生成工具：硅基流动SiliconCloud上的CogVideoX-2B模型
CogVideoX-2B 是由智谱AI开发的一款开源视频生成模型，其核心在于3D变分自编码器（3D VAE）技术，这项技术能够将视频数据压缩至原来的2%，极大地降低了模型处理视频时所需的计算资源。 此外，为了进一步提升内容的连贯性，CogVideoX-2B采用了3D旋转位置编码（3D RoPE）技术，使得模型在处理视频时能够更好地捕捉时间维度上的帧间关系，建立起视频中的长期依赖关系，从而生成更加流畅和连贯的视频序列 CogVideoX-2B的提示词上限为226个token，视频长度为6秒，帧率为8帧/秒，视频分辨率为720*480。 好在硅基流动SiliconCloud上已经部署好现成的CogVideoX-2B模型，我们直接开箱即用，能联网就行，非常简单易用。 看来，这个CogVideoX-2B视频生成模型还比较粗糙，只能作为个人体验用，还没法生成高质量的视频，无法商用。 在视频上点击右键，选择视频另存为，就可以将生成的视频保存下来了。
80810编辑于 2024-08-29 - 来自专栏AIGC新知
智谱「清影」同源模型 CogVideoX开源
目前已经上线github、huggingface 模型名字 CogVideoX-2B 提示词语言 English 推理显存消耗 (FP-16) 36GB using diffusers (will be web_demo: streamlit网页应用，展示如何使用 CogVideoX-2B 模型生成视频。 sat sat_demo: 包含了 SAT 权重的推理代码和微调代码。 CogVideoX-2B 视频作品 A detailed wooden toy ship with intricately carved masts and sails is seen gliding
45510编辑于 2024-10-08 - 来自专栏技术分享
智谱AI：CogVideoX-2b——视频生成模型的得力工具
访问，地址为：https://github.com/THUDM/CogVideo 模型下载：可以在Hugging Face平台上找到，地址为：https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX 以下是上传步骤： 访问官方模型仓库：https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX-2b/tree/main，下载所有必要的模型和配置文件。 wooden stool in a serene bamboo forest..." pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained("/root/workspace/CogVideoX
54010编辑于 2024-09-24 - 来自专栏服务器运维日常
从零开始：基于 ModelScope 本地部署 CogVideoX-2B 文生视频完全指南
本文档记录了使用魔搭社区 ModelScope 平台，从零开始在本地部署 CogVideoX-2B 文生视频模型的完整过程，包括环境配置、依赖安装、模型下载、提示词编写技巧以及实战示例。 参数说明：--model ZhipuAI/CogVideoX-2b → 指定要下载的模型--local_dir models/cogvideox-2b → 指定下载目录4.2 模型信息 项目说明模型名称CogVideoX-2B开发者智谱 AI (ZhipuAI)模型大小约 5-6GB支持精度FP16（推荐）显存要求8GB 起（启用优化后）视频规格6 秒，720×480 分辨率，8fps 确认模型路径正确: models/cogvideox-2b\n") else: print(" 建议：") print(" 1. 到这里你已经掌握了基于 ModelScope 本地部署 CogVideoX-2B 文生视频模型的完整流程。
51421编辑于 2026-01-15 实操手册 | 手把手教你搭建 CogVideoX-2b，解锁 6 秒创意短片魔力
CogVideoX-2b简介 在视频生成领域，CogVideoX 的出现无疑是一次突破。 tar -xf CogVideoX-2b.tar 解压后的效果图： 5.运行CogVideoX-2b 进入CogVideo-main文件夹，运行test.py文件。 pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained( "/root/workspace/CogVideoX-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置，此处是放在了数据盘中
64810编辑于 2024-12-07- 来自专栏学习
DAMODEL丹摩｜CogVideoX-2b：从安装到上线，轻松搞定全过程！
CogVideoX-2b：从安装到上线，轻松搞定全过程！ CogVideoX简介 CogVideoX的推出标志着视频生成技术的一次重大突破。 模型下载：前往 Hugging Face 平台下载CogVideoX-2b模型，以便直接使用我们的技术成果。 技术详情：想了解更多技术背景和实现细节？ pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained( "/root/workspace/CogVideoX-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置，此处是放在了数据盘中
53110编辑于 2024-11-21 - 来自专栏服务器运维日常
ModelScope 模型选择完全指南：根据显卡配置选择合适的 AI 模型
约 16-20GB 文生视频模型（CogVideoX） 固定显存需求： 模型 显存需求 CogVideoX SD 1.5 无法运行 12GB 4-6B 12B SDXL（优化） CogVideoX Hunyuan Video） 显卡型号 显存大小 推荐模型 生成时长 说明 RTX 3060 12GB CogVideoX 专业视频生成，质量更高 A100 40GB 40GB Hunyuan-Video, OpenSora 30-60 秒 企业级长视频生成 生成速度参考（CogVideoX 部署图像生成模型：参考《从零开始：基于 ModelScope 本地部署 Stable Diffusion XL AI 绘画完全指南》 部署视频生成模型：参考《从零开始：基于 ModelScope 本地部署 CogVideoX
1.1K21编辑于 2026-01-15 - 来自专栏AI进修生
CogVideoX-5B：最新开源！！你可以在本地使用AI文本生成视频了！（12G显存 & 本地部署）
智谱CogVideoX系列新开源CogVideoX-5b，视频生成质量更高，视觉效果更好，此前开源的版本为CogVideoX-2B。 GIF有点卡 ... 推理的硬件需求如下： CogVideoX-2B 模型： • FP16 精度： • 使用 diffusers：需要 12.5GB 显存 • INT8 精度： • 使用 diffusers with torchaudio
1.3K10编辑于 2024-12-02 - 来自专栏可涵的从小白到大牛的征程
丹摩平台 | 智谱清影 -CogVideoX-2b-部署与使用，带你揭秘生成6s视频的极致体验!
下载模型：获取 [CogVideoX-2b](https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX-2b) 模型。 pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained( "/root/workspace/CogVideoX-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置，此处是放在了数据盘中
47710编辑于 2024-11-21 - 来自专栏机器之心
VDC+VBench双榜第一！强化学习打磨的国产视频大模型，超越Sora、Pika
相比于 CogVideoX-2B（左图），IPOC-2B 生成的视频（右图）中，狮子的行走动作更加自然连贯，整体动态流畅度有了明显改善。 相比于 CogVideoX-2B（左图），IPOC-2B 生成的视频（右图）中，人物和猛犸象具有更好结构合理性。 视频生成模型在动态程度和美学度都有明显提升，相比于 CogVideoX-2B（左图），IPOC-2B 生成的视频（右图）中，人物动作更加流畅，人物和背景更好美观。
48510编辑于 2025-05-08 🔥 智谱清影 🔥-CogVideoX-2b-部署与使用，带你揭秘生成6s视频的极致体验!
CogVideoX代码仓库：https://github.com/THUDM/CogVideo模型下载：https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX-2b技术报告：https pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained( "/root/workspace/CogVideoX-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置，此处是放在了数据盘中
53710编辑于 2024-10-23智谱AI刚刚把他们的Sora「清影」，正式开源了，我爱他们。
CogVideoX模型下载地址： https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX-2b 现在主流的AI视频，全都是闭源的，有一个开源的Open-Sora，但是说实话，效果也差强人意 这一次开源的，我大概翻了下，开源的是一个CogVideoX-2B的小模型。 CogVideoX-2B的微调，需要的显存是40G，普通的显卡不行了，得上A6000这种渲染卡了。 不过毕竟是视频模型，不说普惠到普通大众，但是对于一些初创公司和小企业，这门槛几乎就是约等于0。
43310编辑于 2025-04-14- 来自专栏AIGC 先锋科技
新颖故事化视频生成方法DreamRunner，性能超基线，多目标交互生成能力超绝！
在组合文本到视频生成中，基于CogVideoX-2B [62]的DreamRunner在T2V-CompBench [48]上的所有指标上都超过了 Baseline 方法，包括属性绑定和运动，突显了其在组合生成方面的优势 基础生成模型 作者利用CogVideoX-2B [62]作为文本到视频的基础 Backbone 网络。 如表3所示，DreamRunner在所有类别上明显优于 Baseline 方法CogVideoX-2B [62]。 除了与 Baseline 比较之外，DreamRunner基于CogVideoX-2B实现了优越或可比的性能与其他开源模型（例如，Open-Sora 1.2 [20]，VideoTetris [49]） 如表4所示，将作者的方法应用于CogVideoX-2B导致CLIP和ViCLIP得分均有所提高，CLIP得分提高了1.28，ViCLIP得分提高了2.20。
62910编辑于 2025-03-10 - 来自专栏IT杂谈学习
丹摩智算：探索CogVideoX-6B模型的部署与使用
pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained( "/root/workspace/CogVideoX-2b", # 这里填CogVideo模型存放的位置，此处是放在了数据盘中
38710编辑于 2024-09-26 让SDXL实现50倍加速！中山&字节最新对抗训练+双空间判别，单步生成新标杆！性能狂飙
对于多步蒸馏，我们仅在文生图模型SD3-Medium、SD3.5-Large和文生视频模型CogVideoX-2b、CogVideoX-5b上使用ADM训练。
41810编辑于 2025-08-27每周AI论文速递（241209-241213）
作为一个案例研究，我们将我们的流程应用于 CogVideoX-2B，结果显示，微调后的模型在所有 16 个指标上均优于 CogVideoX-5B，突显了人类反馈在提高合成视频对齐度和质量方面的潜力。
29400编辑于 2025-04-08
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