DreamX-Creator README

The project's README from github.com/AMAP-ML/DreamX-Creator. As one markdown file: README.md.

DreamX-Creator teaser

DreamX-Creator 1.0: Democratizing Native Audio-Video Generation at 2K Resolution

DreamX Team

arXiv HuggingFace ModelScope License


DreamX-Creator 1.0 is a research framework for native joint audio-video generation. Given a first frame and a text prompt, its implemented base generator jointly models modality-specialized video and audio streams, using Gated Cross-Modal Attention and Progressive Joint Training to enable bidirectional audio-video interaction.

The broader system combines Audio-Video Reinforcement Learning with Modality-Aware Multimodal Feedback to improve visual and audio quality, semantic consistency, and fine-grained audio-video synchronization. Autoregressive 1-Step 2K Refinement then upgrades the generated video to high-quality 2K output while preserving content, motion, and audio-aligned timing.

:clapper: Demo

:fire: News

:calendar: Plan

:open_file_folder: Repository Structure

:package: Model Weights

Model weights are distributed on HuggingFace and ModelScope and should be placed under checkpoints/ (details in checkpoints/README.md):

checkpoints/
├── creator/                     # DreamX-Creator 1.0 joint generator (7B, LoRA merged)
│   ├── video_model/             # video DiT shards + config
│   ├── audio_model/             # audio DiT + config
│   └── cross_attn_weights.safetensors  # gated A2V/V2A cross-modal attention
├── audio_vae/                   # CreatorDACVAE audio VAE
├── refiner/                     # 2K refiner
│   ├── sr_dit_5b.pt             # SR-DiT 5B refiner
│   ├── latent_upsampler_flash.pt       # FlashLatentUpsampler (default)
│   ├── latent_upsampler_2d_causal.pt   # causal 2D latent upsampler (optional)
│   └── lightvae_nu_scheme3.pt          # distilled fast decoder (optional, off by default)
└── wan2.2_ti2v_5b/              # shared Wan2.2-TI2V-5B dependencies
    ├── Wan2.2_VAE.pth           # video VAE
    ├── models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth  # UMT5-xxl text encoder
    └── google/umt5-xxl/         # tokenizer

The wan2.2_ti2v_5b/ directory can also be downloaded directly from Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B; only the three entries above are needed.

:rocket: Quickstart

Each subdirectory is self-contained with its own requirements.txt and README.

1. Joint audio-video generation (first frame + prompt to synchronized video with audio):

cd audio_video_generation
pip install -r requirements.txt
./inference.sh                        # runs the default Verse-Bench case (case1)

See audio_video_generation/README.md for input overrides, CPU-offload options, output details, and multi-GPU sequence-parallel inference.

2. 2K refinement (super-resolve a generated or external video, audio unchanged):

cd ../video_refiner
pip install -r requirements.txt
INPUT=/path/to/video.mp4 bash run_inference.sh

See video_refiner/README.md for the full list of knobs (KV cache, window attention, speed/quality trade-offs).

:books: Citation

If you find DreamX-Creator useful in your research, please consider citing our technical report:

@misc{zhu2026dreamxcreatordemocratizingnativeaudiovideo,
  title={DreamX-Creator: Democratizing Native Audio-Video Generation at 2K Resolution},
  author={Jiashu Zhu and Yanhao Zheng and Ruitian Tian and Rujing Dang and Shen Zhang and Bingze Song and Jiachen Lei and Ruimin Lin and Jiahong Wu and Xiangxiang Chu},
  year={2026},
  eprint={2608.31106},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CV},
  url={https://arxiv.org/abs/2608.31106},
}

:scroll: License

This project is licensed under the Apache License 2.0. See LICENSE for details.

:sparkles: Acknowledgement

We would like to thank the Wan Team, the OpenMOSS Team, and the VideoX-Fun Team for their outstanding open-source work on Wan, MOVA, and VideoX-Fun, respectively.

DreamX-Creator (AMAP-ML/DreamX-Creator)

Searching Database…

Что это такое?DreamX-Creator — это опенсорсная исследовательская платформа для нативной совместной генерации аудио и видео: она создаёт видео и синхронизированную звуковую дорожку одновременно, доводя результат до разрешения 2K.
Что нужно на входе и что получится на выходе?Вы даёте первый кадр и текстовый запрос; генератор на 7B возвращает видео со звуковой дорожкой, соответствующей картинке, а рефайнер SR-DiT 5B затем повышает качество результата до 2K.
Как его запустить?Каждый компонент (audiovideogeneration/, videorefiner/) — это самостоятельная папка со своим requirements.txt и README: установите окружение, скачайте веса в checkpoints/, затем запустите скрипты инференса.
Какие веса моделей мне нужны и где их взять?С HuggingFace или ModelScope: генератор аудио и видео DreamX 7B, рефайнер SR-DiT 5B и Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B — всё кладётся в checkpoints/, как описано в его README.
Всё ли из технического отчёта реально доступно?Только инференс: опубликованные веса и код покрывают генератор 7B и одношаговый рефайнер 2K, а дистиллированные, более быстрые модели с меньшим числом шагов сэмплирования пока остаются пунктами дорожной карты без гарантии.
Можно ли пользоваться свободно, в том числе в коммерческих целях?Да — Apache 2.0 разрешает использовать, изменять и распространять проект, в том числе в коммерческих продуктах, при условии сохранения лицензии.
Он запустится на обычном компьютере или нужна серьёзная видеокарта?Генератор 7B рассчитан на работу на одной видеокарте, есть опции CPU-offload и настройки потребления памяти для слабых конфигураций, а также опциональный многопоточный (multi-GPU) инференс с sequence parallel для ускорения.
Как достигается синхронизация звука и видео?Генератор использует Gated Cross-Modal Attention с прогрессивным совместным обучением для двунаправленного взаимодействия аудио и видео, а общий пайплайн добавляет обучение с подкреплением для аудио и видео с обратной связью, учитывающей модальности, — это улучшает синхронизацию, согласованность и качество.
Зачем нужен первый кадр, а не просто текстовый запрос?Опубликованный базовый генератор работает с условием по изображению: первый кадр задаёт сцену, а запрос управляет движением и звуком. В README режим работы только по текстовому запросу не упоминается.
Он построен на других опенсорсных наработках?Да — авторы благодарят команды Wan, OpenMOSS и VideoX-Fun и используют веса Wan2.2-TI2V-5B; есть и технический отчёт, который можно процитировать, если платформа пригодится в вашем исследовании.
Creator
AMAP-ML
Size
3.6 MB
Stars
312
Updated
CommitSep 03
Age
1mo
Commits · 90 Days