Open-Sora-Plan README

The project's README from github.com/PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan. As one markdown file: README.md.

Open-Sora Plan

This project aims to create a simple and scalable repo, to reproduce Sora (OpenAI, but we prefer to call it "ClosedAI" ).

本项目希望通过开源社区的力量复现Sora,由北大-兔展AIGC联合实验室共同发起,来自兔展、华为、鹏城实验室和开源社区伙伴均有深度贡献力量。

当前V1.5版本完全基于华为昇腾训练(昇腾纯血版),欢迎Pull Request和使用!

我们正在快速迭代新版本,欢迎更多合作者或算法工程师加入,算法工程师招聘-兔展智能.pdf

arXiv arXiv arXiv License
slack badge WeChat badge Twitter Modelers
GitHub repo stars  GitHub repo forks  GitHub repo watchers  GitHub repo size
GitHub repo contributors GitHub Commit Pr GitHub issues GitHub closed issues

PKU-YuanGroup%2FOpen-Sora-Plan | Trendshift
If you like our project, please give us a star ⭐ on GitHub for latest update.

📣 News

😍 Gallery

Text-to-Video Generation of Open-Sora Plan v1.5.0.

Youtube:

Demo Video of Open-Sora Plan V1.5.0

Bilibili:

Demo Video of Open-Sora Plan V1.5.0

😮 Highlights

Open-Sora Plan shows excellent performance in video generation.

🔥 WFVAE with higher performance and compression

🚀 More powerful sparse dit

🐳 Resource

Version Architecture Diffusion Model CausalVideoVAE Data Prompt Refiner
v1.5.0 SUV (Skiparse 3D) 121x576x1024[5] Anysize_8x8x8_32dim - -
v1.3.0 [4] Skiparse 3D Anysize in 93x640x640[3], Anysize in 93x640x640_i2v[3] Anysize prompt_refiner checkpoint
v1.2.0 Dense 3D 93x720p, 29x720p[1], 93x480p[1,2], 29x480p, 1x480p, 93x480p_i2v Anysize Annotations -
v1.1.0 2+1D 221x512x512, 65x512x512 Anysize Data and Annotations -
v1.0.0 2+1D 65x512x512, 65x256x256, 17x256x256 Anysize Data and Annotations -

[1] Please note that the weights for v1.2.0 29×720p and 93×480p were trained on Panda70M and have not undergone final high-quality data fine-tuning, so they may produce watermarks.

[2] We fine-tuned 3.5k steps from 93×720p to get 93×480p for community research use.

[3] The model is trained arbitrarily on stride=32. So keep the resolution of the inference a multiple of 32. Frames need to be 4n+1, e.g. 93, 77, 61, 45, 29, 1 (image).

[4] Model weights are also available at OpenMind and WiseModel.

[5] The current model weights are only compatible with the NPU + MindSpeed-MM framework. Model weights are also available at and modelers.

[!Warning]

🚨 For version 1.2.0, we no longer support 2+1D models.

⚙️ How to start

GPU

coming soon...

NPU

Please check out the mindspeed_mmdit branch and follow the README.md for configuration.

📖 Technical report

Please check Report-v1.5.0.md.

💡 How to Contribute

We greatly appreciate your contributions to the Open-Sora Plan open-source community and helping us make it even better than it is now!

For more details, please refer to the Contribution Guidelines

👍 Acknowledgement and Related Work

🔒 License

✨ Star History

Star History

✏️ Citing

@article{lin2024open,
  title={Open-Sora Plan: Open-Source Large Video Generation Model},
  author={Lin, Bin and Ge, Yunyang and Cheng, Xinhua and Li, Zongjian and Zhu, Bin and Wang, Shaodong and He, Xianyi and Ye, Yang and Yuan, Shenghai and Chen, Liuhan and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2412.00131},
  year={2024}
}
@article{helios,
  title={Helios: Real Real-Time Long Video Generation Model},
  author={Yuan, Shenghai and Yin, Yuanyang and Li, Zongjian and Huang, Xinwei and Yang, Xiao and Yuan, Li},
  journal={arXiv preprint arXiv:2603.04379},
  year={2026}
}
@article{li2024wf,
  title={WF-VAE: Enhancing Video VAE by Wavelet-Driven Energy Flow for Latent Video Diffusion Model},
  author={Li, Zongjian and Lin, Bin and Ye, Yang and Chen, Liuhan and Cheng, Xinhua and Yuan, Shenghai and Yuan, Li},
  journal={arXiv preprint arXiv:2411.17459},
  year={2024}
}

🤝 Community contributors

Open-Sora-Plan (PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan)

Searching Database…

Что это такое?Open-Sora Plan — это открытый проект сообщества, цель которого — воспроизвести модель Sora от OpenAI для генерации видео по тексту. Его ведёт AIGC-лаборатория, связанная с PKU, при участии Huawei и Pengcheng Lab.
Это готовый генератор видео или исследовательская кодовая база для обучения моделей?Это исследовательская кодовая база: код для обучения и инференса, отчёты об архитектуре и скачиваемые веса моделей для того, чтобы самостоятельно создавать и запускать диффузионные модели для видео. Это не готовое приложение для обычных пользователей.
Как это запустить?Для оборудования NPU переключитесь на ветку mindspeedmmdit и следуйте её README для настройки. Версия для GPU ещё готовится и помечена как пока недоступная.
Нужна ли мне видеокарта NVIDIA или это работает на чём-то другом?Текущий релиз v1.5.0 был полностью обучен и запускается на NPU Huawei Ascend серии 910 с помощью фреймворка MindSpeed-MM, а не на обычных GPU.
Можно ли прямо сейчас пользоваться версией для GPU?Нет, путь установки для GPU прямо указан как ещё не реализованный; сегодня задокументирован и работает только путь для NPU.
Что такое WFVAE?WFVAE — это собственный видеоавтоэнкодер проекта, который при коэффициенте сжатия 8x8x8 достигает более высокого PSNR, чем VAE, используемый в Wan2.1. Это снижает затраты на обучение диффузионной модели, построенной на его основе.
Что такое разреженная архитектура DiT SUV?SUV (Skiparse 3D) — это конструкция диффузионного трансформера с разреженным вниманием, использованная в v1.3.0 и v1.5.0. Она почти не уступает плотному DiT по качеству, но работает более чем на 35% быстрее.
Может ли он генерировать видео по изображению, а не только по тексту?Да, начиная с v1.2.0 проект добавил модель «изображение в видео», которая также поддерживает генерацию переходов с помощью условий по начальному и конечному кадрам.
Как v1.5.0 сравнивается с другими открытыми видеомоделями?Объединив WFVAE с более высоким сжатием и разреженный DiT SUV, v1.5.0 достигает уровня HunyuanVideo (Open-Source) с помощью модели на 8 млрд параметров, обученной на 40 миллионах видеосэмплов.
Size
13.1 MB
Stars
12.2K
Age
2y
Commits · 90 Days