这是阿里云推出的一款文生视频模型，可以本地部署。

开源地址：https://github.com/aigc-apps/EasyAnimate/

以下是开源地址的wiki介绍：https://github.com/aigc-apps/EasyAnimate/blob/main/README_zh-CN.md

😊 EasyAnimate是一个用于生成高分辨率和长视频的端到端解决方案。我们可以训练基于转换器的扩散生成器，训练用于处理长视频的VAE，以及预处理元数据。

😊 我们基于类SORA结构与DIT，使用transformer进行作为扩散器进行视频与图片生成。我们基于motion module、u-vit和slice-vae构建了EasyAnimate，未来我们也会尝试更多的训练方案一提高效果。

😊 Welcome!

EasyAnimate是一个基于transformer结构的pipeline，可用于生成AI图片与视频、训练Diffusion Transformer的基线模型与Lora模型，我们支持从已经训练好的EasyAnimate模型直接进行预测，生成不同分辨率，6秒左右、fps24的视频（1 ~ 144帧, 未来会支持更长的视频），也支持用户训练自己的基线模型与Lora模型，进行一定的风格变换。

我们会逐渐支持从不同平台快速启动，请参阅 快速启动。

新特性：

• 支持comfyui，详情查看ComfyUI README。[ 2024.07.12 ]
• 更新到v3版本，最大支持720p 144帧(960×960, 6s, 24fps)视频生成，支持文与图生视频模型。[ 2024.07.01 ]
• ModelScope-Sora“数据导演”创意竞速——第三届Data-Juicer大模型数据挑战赛已经正式启动！其使用EasyAnimate作为基础模型，探究数据处理对于模型训练的作用。立即访问竞赛官网，了解赛事详情。[ 2024.06.17 ]
• 更新到v2版本，最大支持144帧(768×768, 6s, 24fps)生成。[ 2024.05.26 ]
• 创建代码！现在支持 Windows 和 Linux。[ 2024.04.12 ]

功能概览：

• 数据预处理
• 训练VAE
• 训练DiT
• 模型生成

这些是我们的生成结果 GALLERY (点击下方的图片可查看视频):

 我们的ui界面如下: 

更多内容请查看原文：https://github.com/aigc-apps/EasyAnimate/blob/main/README_zh-CN.md

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• magvit: https://github.com/google-research/magvit
• PixArt: https://github.com/PixArt-alpha/PixArt-alpha
• Open-Sora-Plan: https://github.com/PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan
• Open-Sora: https://github.com/hpcaitech/Open-Sora
• Animatediff: https://github.com/guoyww/AnimateDiff

本项目采用 Apache License (Version 2.0).