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एक वीडियो बनाएँ!

अब आपकी बारी है — सिर्फ़ एक text prompt से पूरा वीडियो बनाने की कोशिश कीजिए! आप CogVideoXPipeline पाइपलाइन और नीचे दिया गया prompt उपयोग करेंगे ताकि जनरेशन निर्देशित हो सके:

A robot doing the robot dance. The dance floor has colorful squares and a glitterball.

नोट: वीडियो जनरेशन मॉडल पर inference में काफी समय लग सकता है, इसलिए हमने आपके लिए पहले से जनरेट किया हुआ वीडियो लोड कर दिया है. अलग-अलग prompts चलाने पर नए वीडियो जनरेट नहीं होंगे.

CogVideoXPipeline क्लास आपके लिए पहले ही इम्पोर्ट कर दी गई है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Hugging Face के साथ मल्टी-मोडल मॉडल्स

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • THUDM/CogVideoX-2b चेकपॉइंट से एक CogVideoXPipeline बनाएँ.
  • दिए गए prompt के साथ पाइपलाइन चलाएँ. num_inference_steps को 20, जनरेट होने वाले फ्रेम्स (num_frames) को 20, और guidance_scale को 6 सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

prompt = "A robot doing the robot dance. The dance floor has colorful squares and a glitterball."

# Create a CogVideoXPipeline
pipe = ____(
    "____",
    torch_dtype=torch.float16
)

# Run the pipeline with the provided prompt
video = pipe(
    prompt=____,
    num_inference_steps=____,
    num_frames=____,
    guidance_scale=____
)
video = video.frames[0]

video_path = export_to_video(video, "output.mp4", fps=8)
video = VideoFileClip(video_path)
video.write_gif("video_ex.gif")
कोड संपादित करें और चलाएँ