⚡️ CogVideoX: Модель CogVideoX-5B теперь в открытом доступе

Tsinghua University (THUDM) выложили в открытый доступ более крупную модель генерации Text-to-Video серии CogVideoX - CogVideoX-5B, которая ранее была доступна только по API.

Помимо публикации большей модели, значительно оптимизирована производительность вычислений обеих моделей: CogVideoX-2B и CogVideoX-5B, изменена лицензия у младшей 2B модели на Apache 2.0 License и усовершенствован код в репозитории на Github

Теперь вы можете запускать CogVideoX-2B на более ранних GPU, например GTX 1080TI и CogVideoX-5B на современных GPU, таких как RTX 3060.


📌Лицензирование кода : Apache 2.0 License.

📌Лицензирование модели CogVideoX-2B: Apache 2.0 License.

📌Лицензирование модели CogVideoX-5B: CogVideoX License (бесплатно для академических целей, регистрация и получение базовой лицензии - для коммерческой эксплуатации до 1млн. в мес. активных посещений. Свыше 1 млн. в мес. - получение дополнительной лицензии).


🟡Модель
🟡Arxiv
🟡Сообщество в Discord
🟡Demo
🖥Github [ Stars: 5.9K | Issues: 19 | Forks: 543]


@ai_machinelearning_big_data

#AI #Text2Video #Cogvideo #ML

🌟 Microsoft Research AutoGen Studio: Low-Code интерфейс для быстрого прототипирования агентов LLM.

Microsoft Research обновил AutoGen Studio — Low-Code инструмент для разработчиков , предназначенный для создания, отладки и оценки многоагентных рабочих процессов.
AutoGen Studio разработан для повышения доступности среды управления локальным AI, позволяя разработчикам прототипировать и внедрять многоагентные системы без необходимости обширных знаний в области ML.

AutoGen Studio это веб-интерфейс и API Python. Он гибкий в использовании и его легко можно интегрировать его в различные среды разработки. Простой и понятный дизайн позволяет быстро собирать многоагентные системы с помощью удобного интерфейса drag-n-drop.

AutoGen Studio поддерживает API всех популярных онлайн-провейдеров LLM (OpenAI, Antрropic, Gemini, Groq, Amazon Bedrock, Corehe, MistralAI, TogetherAI ) и локальные бэкэнды :
vLLM, Ollama, LM Studio.

Возможности :

🟢Создание / настройка агентов (пока поддерживаются 2 рабочих процесса агентов на основе UserProxyAgent и AssistantAgent), изменение их конфигурации (например, навыки, температура, модель, системные сообщения агента, модель и т.д.) и объединение их в рабочие процессы;

🟢Чат с агентами по рабочим процессам и определение для них задач;

🟢Просмотр сообщений агента и выходных файлов в пользовательском интерфейсе после запуска агента;

🟢Поддержка сложных рабочих процессов агентов (например, групповой чат и последовательные рабочие процессы);

🟢Улучшение качества работы пользователей (например, потоковая передача промежуточных ответов LLM, лучшее обобщение ответов агентов и т. д.);

🟢AutoGen Studio использует SQLModel (Pydantic + SQLAlchemy). Это обеспечивает связь между сущностями (навыки, модели, агенты и рабочие процессы связаны через таблицы ассоциаций) и поддерживает несколько диалектов бэкенда базы данных, которые есть в SQLAlchemy (SQLite, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server).

Roadmap для отслеживания новых функций, решенных проблем и запросов от сообщества разработчиков можно найти в Issues репозитория AutoGen Studio на Github.

⚠️ Примечания от разработчика:

🟠AutoGen Studio не предназначен для использования в качестве готового к продакшену приложения. Это среда прототипирования и разработки процессов и агентов.
🟠AutoGen Studio находится в стадии активной разработки с частыми итерациями коммитов. Документация проекта обновляется синхронно с кодом.
🟠Системные требования к установке: Python 3.10+ и Node.js => 14.15.0.

📌Лицензирование : CC-BY-NC-SA-4.0 License & MIT License


🟡Страница проекта
🟡Документация
🟡Arxiv
🟡Сообщество в Discord
🖥Github [ Stars: 30.2K | Issues: 493 | Forks: 4.4K]


@ai_machinelearning_big_data

#AI #AgentsWorkflow #MLTool #Microsoft #LLM

🌟 VEnhancer: Генеративное улучшение синтезированного видео.

VEnhancer - генеративная система апсемлинга пространственно-временных характеристик, которая улучшает результаты существующих методов преобразования текста в видео путем добавления большего количества деталей в пространственной области и синтетического детализированного движения во временной области.
Он гибко адаптируется к различным коэффициентам апсемплинга в диапазоне 1x~8x.

VEnhancer устраняет артефакты и коллизии движения сгенерированных видео, используя диффузионную модель и дообученные модели ControlNet.

Несколько дней назад VEnhancer получил обновление:

🟢Поддержка длинных видео (путем разбиения видео на несколько фрагментов с перекрытиями);
🟢Быстрая выборка с 15 шагами без потери качества (путем установки --solver_mode 'fast' в команде скрипта);
🟢Использование временного VAE для уменьшения мерцания.

Эксперименты, проведенные во время разработки показывают, что VEnhancer превосходит существующие методы апсемплинга видео и современные методы улучшения синтезированных видео.

⚠️ Для обработки видео в 2K разрешении при fps=>24 требуется около 80 GB VRAM.

Использование VEnhancer возможно через CLI, с помощью GradioUI и в виде неофициальной ноды (WIP) для ComfyUI.

▶️Установка:

# Clone repo
git clone https://github.com/Vchitect/VEnhancer.git
cd VEnhancer

# Create environment
conda create -n venhancer python=3.10
conda activate venhancer

# Install requirments:
pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2
pip install -r requirements.txt

▶️Установка пакета ffmpeg:

sudo apt-get update && apt-get install ffmpeg libsm6 libxext6  -y

▶️Инференс с помощью CLI:

bash run_VEnhancer.sh

▶️Инференс с помощью GradioUI:

python gradio_app.py

🟡Страница проекта
🟡Arxiv
🟡Модель
🟡Demo Video
🖥Github [ Stars: 224 | Issues: 8 | Forks: 13]


@ai_machinelearning_big_data

#AI #Text2Video #VEnchancer #ML