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CogVideoX 文生视频：本地跑通 5 秒出片

【免费下载链接】CogVideotext and image to video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/CogVideo

把A girl riding a bike.敲进终端，半分钟后当前目录多出个能直接播放的 5 秒 mp4，这就是 CogVideo 文生视频的实际效果，内置 2B/5B 与 1.5 系列的完整推理代码。

先跑起来

最低门槛：Python 3.10–3.12；显卡 2B 档位 GTX 1080Ti 老卡就能扛，5B 需要 RTX 3060 起步，4090 随便跑。拿到代码装依赖，就两行：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/CogVideo && cd CogVideo pip install -r requirements.txt

装完直接开跑，2B 档位一句话出片：

python inference/cli_demo.py --prompt "A girl riding a bike." --model_path THUDM/CogVideoX-2b --generate_type t2v

跑完你会在目录下看到output.mp4，默认 81 帧按 16fps 导出，正好约 5 秒。

它是怎么做到的

整条链路：提示词 → 文本向量 → 潜空间去噪 → 解码成帧 → 导出 mp4。

文本先过编码器

一句话被文本编码成语义向量，随后由分类器自由引导强度guidance_scale（默认 6.0）决定画面跟文字的多贴合。提示词太短约束就弱，后面扩散环节容易放飞。

潜空间扩散去噪

文字向量就位后，DiT 主干在潜空间迭代，把纯高斯噪声一步步细化成视频的压缩表示，官方推理用 DPM 调度器：

pipe.scheduler = CogVideoXDPMScheduler.from_config( pipe.scheduler.config, timestep_spacing="trailing" )

这两行告诉框架去噪时间步按trailing方式排布，是作者对 5B 的推荐配置。

3D 因果 VAE 解码出帧

潜变量交给 3D 因果 VAE 解码回真实视频帧，再经export_to_video写成output.mp4（默认 16fps）。显存够、能整卡装下模型时，可换enable_model_cpu_offload()提速，两种写法在 inference/cli_demo.py（官方推理入口，管参数解析与视频导出）顶部注释里都有对照。

上面这张官方 Web 演示截图，对应的就是"去噪完成、输出成片"这一步，跑完推理得到的视频文件就是这个样子。

让效果更对味

最小校准动作：先只动guidance_scale到 6，看画面是否更贴文字。档位差异一句话带过：1.0 档 49 帧@8fps，1.5 档 81 或 161 帧@16fps；图生视频（i2v）时宽高跟随输入图，项目推荐 480×720（2B/5B）与 768×1360（1.5-5B），SAT 版本单独用 sat/configs/inference.yaml（SAT 推理配置，管帧数与 fps）。

踩坑速查

1. 显存爆掉或慢到怀疑人生。原因：5B 权重加 VAE 同时驻留显存。解法：cli_demo默认已开enable_sequential_cpu_offload()别手动删；仍 OOM 就换 2B，加--model_path THUDM/CogVideoX-2b。
2. 画面内容和提示词对不上。原因：一句话提示词，文本约束太弱。解法：用 inference/convert_demo.py（提示词扩写工具）先扩成长提示，再把--guidance_scale 7跑一遍对比。
3. 播放掉帧、时长和帧数对不上。原因：fps 与帧数没按档位配套。解法：保持默认组合（1.0 档--num_frames 49 --fps 8，1.5 档--num_frames 81 --fps 16），必须改时按"时长=帧数÷fps"核算。

那条骑自行车的成片跑通后，链路就算活了。下一步：同一条命令加--seed 7再跑一次，把两版 mp4 并排对比，你能直接看出种子与参数对画面的实际影响。全部参数的默认值与说明，在 inference/cli_demo.py 的函数注释里都能查到。

【免费下载链接】CogVideotext and image to video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/CogVideo