Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/ai_machinelearning_big_data/-5972-5973-5974-5975-5972-): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Machinelearning | Telegram Webview: ai_machinelearning_big_data/5972 -
Telegram Group & Telegram Channel
🌟 Mochi 1: открытая text-to-video модель генерации видео.

Mochi 1 - модель от компании Genmo для генерации видео на новой архитектуре Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT).

Mochi 1 была обучена с нуля и получила 10 млрд. параметров. Это самая большая генеративная модель видео, когда-либо выпущенная в открытый доступ.

Модель способна генерировать видео с разрешением 480p длительностью до 5,4 секунд со скоростью 30 кадров в секунду. AsymmDiT обрабатывает текстовые запросы используя одну языковую модель T5-XXL.

Вместе с Mochi 1 Genmo выпустила в открытый доступ свой видеокодер AsymmVAE, который сжимает видео до 128-кратного размера, с пространственным 8x8 и временным 6x сжатием до 12-канального латентного пространства.

Genmo планирует выпустить улучшенную вервию - Mochi 1 HD до конца года, которая будет поддерживать разрешение 720p.


⚠️ Для работы модели требуется не менее 4 GPU H100.

⚠️ В некоторых случаях при экстремальном движении могут возникать незначительные деформации и искажения.

⚠️ Mochi оптимизирована для фотореалистичных стилей, поэтому не очень хорошо работает с анимированным контентом.

▶️ Локальная установка и инференс c Gradio UI или в CLI:

# Clone repo
git clone https://github.com/genmoai/models
cd models

# Install using uv
pip install uv
uv venv .venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .

# Inference with Gradio UI
python3 -m mochi_preview.gradio_ui --model_dir "<path_to_model_directory>"

# Inference with CLI
python3 -m mochi_preview.infer --prompt "%prompt%" --seed 1710977262 --cfg_scale 4.5 --model_dir "<path_to_model_directory>"


📌Лицензирование: Apache 2.0 license.


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Text2Video #AsymmDiT #Mochi1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ai_machinelearning_big_data/5972
Create:
Last Update:

🌟 Mochi 1: открытая text-to-video модель генерации видео.

Mochi 1 - модель от компании Genmo для генерации видео на новой архитектуре Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT).

Mochi 1 была обучена с нуля и получила 10 млрд. параметров. Это самая большая генеративная модель видео, когда-либо выпущенная в открытый доступ.

Модель способна генерировать видео с разрешением 480p длительностью до 5,4 секунд со скоростью 30 кадров в секунду. AsymmDiT обрабатывает текстовые запросы используя одну языковую модель T5-XXL.

Вместе с Mochi 1 Genmo выпустила в открытый доступ свой видеокодер AsymmVAE, который сжимает видео до 128-кратного размера, с пространственным 8x8 и временным 6x сжатием до 12-канального латентного пространства.

Genmo планирует выпустить улучшенную вервию - Mochi 1 HD до конца года, которая будет поддерживать разрешение 720p.


⚠️ Для работы модели требуется не менее 4 GPU H100.

⚠️ В некоторых случаях при экстремальном движении могут возникать незначительные деформации и искажения.

⚠️ Mochi оптимизирована для фотореалистичных стилей, поэтому не очень хорошо работает с анимированным контентом.

▶️ Локальная установка и инференс c Gradio UI или в CLI:

# Clone repo
git clone https://github.com/genmoai/models
cd models

# Install using uv
pip install uv
uv venv .venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .

# Inference with Gradio UI
python3 -m mochi_preview.gradio_ui --model_dir "<path_to_model_directory>"

# Inference with CLI
python3 -m mochi_preview.infer --prompt "%prompt%" --seed 1710977262 --cfg_scale 4.5 --model_dir "<path_to_model_directory>"


📌Лицензирование: Apache 2.0 license.


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Text2Video #AsymmDiT #Mochi1

BY Machinelearning






Share with your friend now:
tg-me.com/ai_machinelearning_big_data/5972

View MORE
Open in Telegram


Machinelearning Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

A Telegram spokesman declined to comment on the bond issue or the amount of the debt the company has due. The spokesman said Telegram’s equipment and bandwidth costs are growing because it has consistently posted more than 40% year-to-year growth in users.

How Does Bitcoin Mining Work?

Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.

Machinelearning from tw


Telegram Machinelearning
FROM USA